實際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學習檢測器，或KCF密集采樣訓練的檢測器，以及當前基于深度學習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誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準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跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標之間的身份識別、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)關聯(lián)等。圖像識別跟蹤在邊海防領域應用前景廣闊！四川附近目標跟蹤

實現(xiàn)這些功能的技術(shù)中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識別的硬件能力，植入相應的AI算法，無人機就相當于裝上了“智慧眼”，而且這個“智慧眼”居于高空，能夠在一個定點，俯瞰大范圍，實時監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡通信，通過和圖像處理板的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中，可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據(jù)無人機型號進行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無人機也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會過多增加無人機的負擔。寧夏企業(yè)目標跟蹤慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

目標跟蹤（Target Tracking）是近年來計算機視覺領域比較活躍的研究方向之一，它包含從目標的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言，目標跟蹤的研究內(nèi)容相當豐富，主要涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能等學科知識；同時，動態(tài)場景中運動的快速分割、目標的非剛性運動、目標自遮擋和目標之間互遮擋的處理等問題也為目標跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標跟蹤在視頻會議、安全監(jiān)控、導彈制導、醫(yī)療診斷、高級人機交互及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應用前景和潛在的經(jīng)濟價值。

RK3588作為瑞芯微旗艦級芯片，工業(yè)級的算力受到了很多領域的青睞，但是由于前端相機的選擇不同，并不是每塊RK3588的圖像處理板都可以直接拿來使用，需要的是根據(jù)相機接口和應用場景進行深度定制。成都慧視光電技術(shù)有限公司就有這樣的快速集成定制的能力。作為擁有多年圖像處理板開發(fā)經(jīng)驗的團隊，成都慧視能夠快速定制SDI、CVBS、CAMERALINK、USB、LVDS、DVP等豐富接口的RK3588系列圖像處理板，并能夠根據(jù)應用環(huán)境定制外殼、散熱器等。慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場景，即背景往往比較復雜，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而，目標的運動導致了其運動時間內(nèi)，監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大，系統(tǒng)設置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠，從而導致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，是簡單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標是研究的方向。RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。陜西目標跟蹤檢測

RV1126圖像處理板識別概率超過85%。四川附近目標跟蹤

隨著科技的不斷進步，食品檢測設備也在持續(xù)創(chuàng)新升級。光譜分析技術(shù)、色譜技術(shù)、生物傳感技術(shù)等先進技術(shù)被廣泛應用于食品檢測領域，使得檢測更加高效、準確、靈敏。例如，基于納米技術(shù)的傳感器能夠檢測出極其微量的有害物質(zhì)，為食品安全提供了更為可靠的保障。同時，智能化、自動化的食品檢測設備也在逐漸普及，不僅提高了檢測效率，還降低了人為誤差，進一步提升了檢測的可靠性和穩(wěn)定性。然而，當前食品檢測設備的發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)。部分小型食品企業(yè)由于資金有限，難以配備先進的檢測設備，導致檢測能力不足；一些偏遠地區(qū)的食品檢測機構(gòu)，也存在設備陳舊、更新?lián)Q代慢等問題。此外，食品檢測設備的標準體系有待進一步完善，不同設備之間的檢測結(jié)果可比性還需加強。四川附近目標跟蹤