江西无源目标跟踪

每年全球因为交通事故死亡人数约一百万人左右，还有几千万人因此而受伤或致残，而造成交通事故的主要原因是醉酒带来的反应迟钝、超速带来的制动延迟等，如何有效的避免此类问题发生，尽量减少人为因素是做好安全出行的优先。随着科技的发展，很多车辆开始加入了辅助驾驶甚至自动辅助驾驶功能，以便在遇到紧急事情发生时，能够让车辆自身紧急制动或者避让的措施来减少事故的发生，这无疑相当于给车辆装上“火眼金睛”，这个“火眼金睛”是安全驾驶至关重要的技术，“火眼金睛”是怎么炼成的呢？通过安装在车辆上的国产化图像检测与跟踪板卡，对车辆前方的影像进行智能分析，准确检测、识别出人、车并进行标注，同时反馈给车辆的“大脑”，从而系统联动做出必要的规避措施。如何实现稳定的目标跟踪？江西无源目标跟踪

成都慧视光电技术有限公司的RK3399Pro处理板是采用国内AI智能芯片基础上自主研发的智能算法图像处理板，植入其自主研发的智能图像算法，基于输入的可见光或者红外的视频流，可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。支持二次开发，方便客户快速集成。慧眼智能图像处理板是慧视光电在国内AI智能芯片基础上，自主研发的具有智能图像算法的处理板，可实时实现对目标的自主检测、识别、跟踪或者人为的锁定、跟踪，是目前国内少数能够提供稳定成熟的国产化智能图像处理平台的单位之一。该产品是在RK3399pro图像处理板的基础上，加入一块视频接口扩展板组成，图像处理板与扩展板之间通过1对1线束连接，从而提供更多的输入视频接口选择。广西目标跟踪成都智能化目标跟踪供应商。

智慧城市时代，城市拥有的数据资源越来越多，如何将海量数据资源有效利用并用于提升城市管理能力和管理效率是城市管理者所关注的。而对城市数据资源的有效利用和共享与中台思想不谋而合，因此未来中台将是城市空间管理的有效方法。就中台而言：部分更底层的、通用性强的、可复用的组件或模块可以完全确定，将其封装后可插拔重复使用且具有一定通用性，即形成了标准化产品；其他部分功能则需要根据实际应用场景与需求进行定制化。故就未来而言，未来城市管理平台系统将趋于产品化和服务化，并融合在业务中。成都慧视光电技术有限公司专注于图像处理领域，在人工智能算法、激光雷达、红外图像处理、目标识别与追踪、窄带传输等方面积累了丰富的经验和成果。研发团队由行业沉淀了十余载的人员组成，并与南京大学、电子科技大学等学府实验室达成深度合作，公司致力于成为基于图像的智能方案提供商。

随着用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展，现在的部署数量数以百万计，而且还在快速增加。通过人工进行监控并不是完美的解决方案，随着时间的增加，人的注意力会快速下滑。慧视光电技术有限公司基于自研的边缘计算盒子、检测识别模块、AI板卡或流媒体服务器开发的自动目标检测与识别检测算法，是专门为海量的已经安装好的监控实现智能化升级改造量身定制的产品，对传统监控的重要点位增加视频结构化、特定目前检测与识别、行为分析等功能，不需要更换摄像头也不需要更换线路，减少了人力资源的投入，真正实现了24小时365天全天候监控。升级后的每路分析结果通过预警平台进行联动显示多路关联视频，关联回放多路视频，实现“局部升级、全局智能”的比较高附加值，充分发挥已投入资产的边际价值。成都慧视光电自研的边缘计算盒子、图像处理板卡、流媒体服务器，输入输出接口丰富，适用于红外热成像相机、高清可见光相机、微光相机等多种前端，根据行业的不同特点可以接受行业算法的定制。目前慧视光电的相关软硬件设备已经广泛应用在边海防、监狱、戒毒所、铁路、地铁、电力、仓库、医院等领域。RK3588作为工业级图像处理板能够进行大量的目标识别信息处理。

目前的跟踪算法分为两大研究方向：相关滤波和深度学习，其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势，而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况，尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下，结合硬件平台性能，对相关滤波和神经网络进行优化设计，可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标，常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征，在受到大量背景信息的干扰下，会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体，结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰，再加入对目标的运动预测，研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术，在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。AI算法赋能下的图像处理板能够进行目标识别。快速目标跟踪推荐厂家

智能跟踪板在无人机的应用 。江西无源目标跟踪

无人驾驶汽车是计算机视觉技术应用的重要领域。在自动驾驶过程中，通过对车道线、前后方车辆和行人等目标的准确识别，为更高级的行为选择、障碍物规避以及路径规划功能提供了基础，这其中的一项关键技术就是目标跟踪。由于实际路况极为复杂，基于传统目标检测的辅助驾驶技术性能难以得到大幅提升。随着技术的发展，采用深度学习可以直接学习和感知路面和道路上车辆的特征，经过一段时间的正确驾驶过程，便能学习和感知实际道路情况下的相关驾驶技能，无需再通过感知具体的路况和各种目标，大幅提升了辅助驾驶算法的性能。江西无源目标跟踪