如今，無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業，晚上巡檢是必不可少的環節，并且晚上巡檢還能發現白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機效果很好，能夠看到非常清晰的監控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因為以前大多數相機都是可見光相機，在晚上光源不佳時，就會出現成像模糊、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出清晰的畫面。RK3399搭載AI智能算法，實現目標識別與跟蹤。如何目標跟蹤要多少錢

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。如何目標跟蹤要多少錢圖像識別跟蹤可以在有些領域代替人員實現24小時不間斷監測！

傳統意義上的根據視頻的變化率報警，隨著由于計算機的廣泛應用和數字圖像的發展，由于其設置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因，正慢慢地面臨淘汰；另外，在重要的場所，比如具有戰略意義的油田油庫，*倉庫，重要的機密場所、辦公地點，水利大壩等等，傳統意義上的由人員操作控制鍵盤，鎖定目標，控制云臺的運動來跟蹤目標的模式，由于存在監視范圍大、人易疲勞和連續反應速度遲緩等方面的缺陷，這些領域對自動視頻跟蹤的需求日益迫切。

成都慧視開發的圖像跟蹤板能夠實現高精度的自動目標視頻跟蹤，所謂自動視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號，自動進行目標的檢測、識別、定位，自動控制云臺和攝像機的運動，跟蹤和鎖定目標。過去在安防領域，視頻信號一般都是可見光的攝像機產生的PAL制或NTSC制的模擬信號；現在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降，熱成像傳感器將由jun用領域進入安防領域，以彌補CCD攝像機的夜晚成象質量差和非全天候等的問題。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。

目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片，工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。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。專業目標跟蹤要多少錢

RK3399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。如何目標跟蹤要多少錢

在深度學習中，解決訓練數據不足常用的一個技巧是“預訓練-微調”（Pretraining-finetune），即大數據集上面預訓練模型，然后在小數據集上去微調權重。但是，在訓練數據極其稀少的時候（只有個位數的訓練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后，在單張訓練圖片上微調的過程：盡管訓練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經過大量的數據訓練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。如何目標跟蹤要多少錢