基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標的整體特征，通過有目的的提取序列圖像中的過零點、邊緣輪廓、線段等相關特征或是部分特性，并建立匹配模板，對目標對象進行特征匹配，達到對目標對象跟蹤的目的。假定運動目標可以由惟一的特征**表達，搜索到該相應的特征就認為跟蹤上了運動目標。除了用單一的特征來實現跟蹤外，還可以采用多個特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個方面。其中，特征提取指的是針對所包含的目標對象的序列圖像選擇合適的目標跟蹤特性。慧視光電開發的慧視AI圖像處理板，采用了國產高性能CPU。貴州目標跟蹤參考價格

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。海南可靠目標跟蹤智能圖像跟蹤在機場周界中的應用。

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。

目標跟蹤（Target Tracking）是近年來計算機視覺領域比較活躍的研究方向之一，它包含從目標的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進行理解和描述，屬于圖像分析和理解的范疇。從技術角度而言，目標跟蹤的研究內容相當豐富，主要涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能等學科知識；同時，動態場景中運動的快速分割、目標的非剛性運動、目標自遮擋和目標之間互遮擋的處理等問題也為目標跟蹤研究帶來了一定的挑戰。由于目標跟蹤在視頻會議、安全監控、導彈制導、醫療診斷、高級人機交互及基于內容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應用前景和潛在的經濟價值。慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。

2010年以前，目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模，比如利用目標的顏色分布來描述目標，然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布，從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形，早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今。國內有哪些廠家可以提供全國產化的圖像識別模塊？海南可靠目標跟蹤

RK3588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。貴州目標跟蹤參考價格

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。貴州目標跟蹤參考價格