多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體，如動物、人、車、建筑物等，與矩形標(biāo)注框等方法相比，多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實時形態(tài)，通過大量的多邊形標(biāo)注工作，能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中，標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具，將點連接起來形成一個封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度，相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時費(fèi)力，如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo)，則極大地影響工作效率。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的！貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(jìn)行特征提取；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象，實現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運(yùn)動目標(biāo)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(biāo)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(jìn)行更新。流暢目標(biāo)跟蹤廠家電話慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。

如今，無人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域，無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴(kuò)大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè)，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié)，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機(jī)效果很好，能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因為以前大多數(shù)相機(jī)都是可見光相機(jī)，在晚上光源不佳時，就會出現(xiàn)成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器，即使在漆黑的夜晚，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。

RK3588作為瑞芯微國產(chǎn)化旗艦級芯片，用在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內(nèi)捕捉到更多的畫面，實現(xiàn)高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標(biāo)跟蹤則能夠獲得更多的目標(biāo)細(xì)節(jié)，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素?zé)o法達(dá)到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，在硬件的支持下，定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩(wěn)定實現(xiàn)100Hz目標(biāo)跟蹤的整合方案?；垡曃⑿碗p光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是：通過目標(biāo)檢測，找到目標(biāo)；對目標(biāo)特征進(jìn)行描述，初步估計目標(biāo)的運(yùn)動矢量；根據(jù)運(yùn)動狀態(tài)，進(jìn)入目標(biāo)跟蹤，對傳感器的姿態(tài)，比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整；跟蹤到目標(biāo)后，對目標(biāo)特征進(jìn)行更新，并對目標(biāo)的運(yùn)動進(jìn)行預(yù)測后，進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多?；垡暪怆婇_發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識別。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤批發(fā)商

慧視光電致力于跟蹤板卡定制。貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點。貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品