利用無人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化識別能夠幫助我們提升許多工作效率，在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等，飛在高空的無人機(jī)比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野，更能搜集掌握全局信息，再通過和地面巡邏的配合，能夠有效減少工作量。但是在無人機(jī)識別的過程中會遇到很多問題，比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時，識別的精度可能就會受到影響。AI識別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法，它不是一成不變的，它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境，因此對于AI算法的訓(xùn)練也必不可少。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。移動目標(biāo)跟蹤工程

目標(biāo)跟蹤（Target Tracking）是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一，它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進(jìn)行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言，目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富，主要涉及到模式識別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科知識；同時，動態(tài)場景中運(yùn)動的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價值。低壓線目標(biāo)跟蹤技術(shù)慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產(chǎn)化板卡的性能前列，成為了各領(lǐng)域研究開發(fā)的優(yōu)先，它能在諸多行業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發(fā)價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進(jìn)行研究開發(fā)，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實(shí)現(xiàn)過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細(xì)的識別檢測例如人、車、船等目標(biāo)成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標(biāo)，可以利用AI的深度學(xué)習(xí)能力，讓AI不斷學(xué)習(xí)這些目標(biāo)的特征，從而達(dá)到精細(xì)識別的能力。這個過程，可以通過大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，來訓(xùn)練AI。但大量待標(biāo)注工作，常常讓開發(fā)者頭疼。如果采用傳統(tǒng)方式用人工挨個挨幀標(biāo)注，將會耗費(fèi)大量時間精力，讓成本不可控。

SpeedDP作為一個服務(wù)型AI平臺，它能提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺所需算法并不是固定的，使用者可以根據(jù)自身實(shí)際應(yīng)用場景進(jìn)行AI算法的定制化開發(fā)，例如平臺經(jīng)過不斷的迭代，目前能夠支持YOLOv8系列算法進(jìn)行圖像標(biāo)注。SpeedDP這個平臺使用起來十分簡便，在圖像標(biāo)注領(lǐng)域其基本使用方法是：1.首先有一個比較好的預(yù)選模型2.用這個預(yù)選模型做自動標(biāo)注3.后期人工審核修正用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

目標(biāo)跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運(yùn)動目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業(yè)級的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。山東信息化目標(biāo)跟蹤

慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。移動目標(biāo)跟蹤工程

實(shí)際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個單目標(biāo)跟蹤，因?yàn)樗粌H涉及到各個目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。移動目標(biāo)跟蹤工程