作為社區的基本單元，小區是智慧城市建設的重要一環，而在安防領域，小區更是守護家庭的門戶，如何更加高效的守護小區安全是社區創新基層治理的探索方向。經過技術的不斷革新，智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區傳統人防、物防、技防的基礎上，應用人工智能、物聯網等當前先進的信息化技術，對居民小區安防系統進行智能化升級，加強對社區人、車、事、物、地、組織“信息進行感知”，打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監控、報警聯防、信息發布、停車場、訪客、梯控等產品及子系統，也包括智慧物管安防綜合平臺，實現數據的統一匯聚、統一管理。RV1126搭載AI智能算法，實現目標識別與跟蹤。甘肅目標跟蹤工程

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。甘肅目標跟蹤工程RV1126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。

目標跟蹤是計算機視覺的一個重要分支，其利用視頻或圖像序列的上下文信息，對目標的外觀和運動信息進行建模，從而對目標運動狀態進行預測并標定目標的位置。目標跟蹤融合了圖像處理、機器學習、比較好化等多個領域的理論和算法，是完成更高層級的圖像理解(如目標行為識別)任務的前提和基礎。隨著計算機處理能力的飛速提升，各種基于目標跟蹤的民用和***系統紛紛落地，廣泛應用于智能視頻監控、智能人機交互、智能交通、視覺導航、無人駕駛、無人自主飛行、戰場態勢偵察等領域。并結合多傳感器技術，提高了對城市的主動監視和對戰場的態勢感知能力。能夠實現多目標跟蹤并完成對目標行為的異常檢測。開發出了能在復雜場景下的行人跟蹤和行為理解，以及可用于監測、引導交通流量并實現異常預警的公共交通管理系統。

成都慧視光電技術有限公司技術團隊長期從事智能圖像處理技術與產品的研究工作，在深度學習、目標檢測、目標跟蹤識別和圖像認知等領域積累大量相關技術基礎，進行相關產品的預研開發，并在關鍵技術上不斷關注學習全球前沿技術發展，結合所專注的產品領域，持續改進、不斷創新。研發的相關軟件應用于軌道交通、船舶防撞、電力運維、邊海防周界等各個領域，且取得應用方的一致認可。搭載算法的處理板也大量用于安防監控、工業檢測、機載吊艙、車載輔助、低空安防等各種光電觀瞄平臺。RV1126圖像處理板識別概率超過85%。

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經網絡和一系列先進技術，YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而，仍然有一些挑戰需要解決，如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展，YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發揮更大的作用。穩定的跟蹤算法哪家好？甘肅目標跟蹤工程

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！甘肅目標跟蹤工程

視覺跟蹤技術是計算機視覺領域（人工智能分支）的一個重要課題，有著重要的研究意義；且在導彈制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫療診斷等許多方面有著廣泛的應用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統的機器學習方法，更是結合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經網絡）和相關濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩定的結果。甘肅目標跟蹤工程