近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。搭載AI智能算法的跟蹤板如何實現(xiàn)目標識別及跟蹤？多系統(tǒng)適配目標跟蹤工程

目標跟蹤算法具有不同的分類標準，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運動場景對象分為靜止背景目標跟蹤和運動背景下的目標跟蹤。由于基于區(qū)域的目標跟蹤算法用的是目標的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當目標未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費時間，所以在實際應用中實用性不強；其次，算法要求目標不能有太大的遮擋及其形變，否則會導致匹配精度下降，造成運動目標的丟失。多系統(tǒng)適配目標跟蹤工程成都慧視開發(fā)的RK3588跟蹤板怎么樣啊？

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提??；特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象，實現(xiàn)對目標的跟蹤?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性，所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感，如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則部分特征點會消失，新的特征點會出現(xiàn)，因此需要對匹配模板進行更新。

視覺目標跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預先人為確定，提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板，然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加，然后計算某種圖像相似性度量的相應值，其比較大相似性相對應的位置就是目標的位置，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結果來給跟蹤提供信息，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標。全國產(chǎn)化智能處理板應用廣闊。

YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像，速度更快，適用于實時應用。準確性較高：通過引入先進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和相關技術，YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡和多尺度預測技術，可以處理不同大小的目標，并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練：YOLO算法可以進行端到端的訓練，避免了多階段處理的復雜性，簡化了算法的實現(xiàn)和使用。有沒有能夠進行目標跟蹤的產(chǎn)品？多系統(tǒng)適配目標跟蹤工程

慧視光電對RK3588跟蹤板進行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應用。多系統(tǒng)適配目標跟蹤工程

我們要追蹤的目標可以是各式各樣，可能是人類，例如街上的行人、場上的運動員等等，也可以是汽車、飛機、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同，但是我們都有同一個目的，那就是想要確定這些目標的位置，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史，會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng)，基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機反射回來，再被雷達捕獲，根據(jù)時間來推算距離和方位。如今，基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。多系統(tǒng)適配目標跟蹤工程