通常，遮擋可以分為三種情況：目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋，可以選擇根據目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷，因為難以辨認究竟是目標形狀發生變化還是發生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態建模方法對運動目標進行，并在目標發生遮擋時，預測目標的可能位置，一直到目標重新出現時再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來實現估計目標的位置，也可以用粒子濾波對目標做狀態估計。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。數據目標跟蹤型號

物聯網與人工智能的融合是一個多維度的技術整合過程，涉及數據的收集、分析和智能決策。這一融合的基礎在于如何有效地利用物聯網設備收集的海量數據，并借助人工智能技術進行深入分析和應用。物聯網設備，包括各種傳感器和執行器，是數據收集的前線。它們能夠實時監測環境參數、設備狀態和用戶行為，生成大量數據。這些數據是后續分析和決策的基礎。人工智能在數據分析方面的能力是其與物聯網融合的關鍵。通過機器學習和深度學習算法，可以從物聯網設備收集的數據中識別模式、預測趨勢和發現異常。這些分析結果為智能決策提供了依據。數據目標跟蹤性價比慧視光電的圖像處理板跟蹤精度小于1個像素。

相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環矩陣的核跟蹤方法，并且從數學上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題，利用傅立葉變換快速實現了檢測的過程。在訓練分類器時，一般認為離目標位置較近的是正樣本，而離目標較遠的認為是負樣本。回顧前面提到的TLD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練，學習到的特征是這些隨機子窗口的特征，而CSK作者設計了一個密集采樣的框架，能夠學習到一個區域內所有圖像塊的特征。

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。從技術角度而言，目標跟蹤的研究內容相當豐富，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。由于目標跟蹤在視頻會議、安全監控、導彈制導、醫療診斷、高級人機交互及基于內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濟價值。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。

我國西部地區地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業，效率成倍提升。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。快速目標跟蹤功效

慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。數據目標跟蹤型號

差圖像作為經典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠導致圖像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系，或當前圖像與背景圖像之間的關系，尤其是圖像差的關系，能較好地體現出運動所帶來的變化。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監控系統的出發點是監控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監控的關鍵。數據目標跟蹤型號