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，把連續幀的目標匹配起來跟蹤目標。實時檢測與校準，提高跟蹤精度與性能。人防目標跟蹤解決

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。黑龍江目標跟蹤解決無人機目標跟蹤AI模塊。

在無人機攝像頭的基礎上加裝慧視光電開發的Viztra-LE026圖像處理板，這是一塊輕型化、低功耗的圖像處理板，用在無人機上面既不會過多占用空間，也不會過多消耗續航，通過目標識別算法的賦能，就可以針對像東北虎這樣的動物AI自動識別，一旦識別到老虎的特征物體，無人機就能夠立即鎖定并抵近觀察，為消防和公安提供精確坐標。Viztra-LE026圖像處理板采用的是瑞芯微RV1126芯片，能夠輸出2.0TOPS的算力。而在算法方面，成都慧視能夠提供一站式AI算法訓練平臺SpeedDP，通過對大量動物的標注數據集的模型訓練，能夠實現對新數據集的快速AI自動標注，然后提升識別算法的性能。

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。慧視圖像處理板能夠實現抖動鎖定跟蹤不丟失。

此前，九號電動車的自平衡技術一次次刷新人們的認知，而其中一款探索版車型，甚至加入了智能攝像頭，能夠識別行人、障礙物，自動規劃行駛路線，達成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的，其實很簡單，車輛內部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板，這類AI板卡在目標識別算法的賦能下，就能夠對視野范圍的物體進行AI分類識別，從而幫助車輛進行避障。像成都慧視開發的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030，采用的是RK3588開發而成，憑借其工業級的性能，6.0TOPS的算力，就能夠在車輛行駛過程中的復雜環境下進行周邊環境的快速AI識別分類。當然，算法的能力也十分關鍵，由于車輛行駛環境的不斷變化，算法面臨的識別畫面也不斷變化，如何精細的進行識別，關系到車輛的行駛安全。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。江蘇目標跟蹤

跟蹤算法性能如何提升？人防目標跟蹤解決

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯系。針對目標跟蹤任務，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角，采用簡潔、統一而高效的“目標檢測+小樣本學習”框架，在多個主流數據集上均取得了杰出性能。目標跟蹤（Object tracking）與目標檢測（Object detection）是計算機視覺中兩個經典的基礎任務。跟蹤任務需要由用戶指定跟蹤目標，然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內容，為后續的進一步分析打下基礎。人防目標跟蹤解決