很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗。在實際應用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。目標跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。浙江目標跟蹤工程

東北虎作為生活在我國東北地區的保護動物，時不時會闖入居民區，給居民生命安全造成威脅，此前不就黑龍江七臺河市勃利縣一村落就出現了東北虎傷人事件，傷人后東北虎不知去向，消防和公安緊急尋找。值得關注的是，公安采用了無人機進行巡查，這種方式不僅比傳統的地毯式搜索效率更高，而且面對東北虎這樣危險的生物，安全性也更高。但是傳統的無人機需要手動操控觀察，同樣費時費力，想要更進一步提升效率，則可以通過無人機智能化建設實現。省時省力目標跟蹤技術RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

小興安嶺的日常巡護，是構筑東北生態安全的必要措施，進入冬季，整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋，按照傳統的巡檢模式，危險且費力。整個小興安嶺森林覆蓋率達到96%，只靠肉眼的觀察，很容易錯過死角空白區的潛在危險，因此，無人機上線了。將無人機智能化，在吊艙的基礎上加裝具備智能圖像處理的板卡，再通過定制算法的植入，一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復雜的環境，成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任，這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588，能夠輸出6.0TOPS的算力，考慮到小興安嶺冬天寒冷的環境，這款板卡能夠適應零下40℃的環境，長時間的戶外工作不在話下。

目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義，例如智能監控、自動駕駛和人機交互等。傳統的目標檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現，目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經網絡的目標檢測和跟蹤算法。與傳統方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構。它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優勢。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。

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，監控場景圖像的連續變化，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。由于監控系統通常監控的視野比較大，系統設置的環境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠，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。目標跟蹤監控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。浙江目標跟蹤工程

無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾，造成不同幅度的振動，從而影響板卡能否正常完成任務。浙江目標跟蹤工程

近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創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，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統計車位空缺數，在很大程度上能夠優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、內存卡等設備于一體，其中圖像處理板內置車牌識別算法，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，并上傳數據到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優化管理。浙江目標跟蹤工程