跟蹤任務與檢測任務有著密切的關系。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務是極為相似的。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入，經過處理后，輸出一堆目標物置的矩形框。它們之間比較大的區別體現在對“目標物體”的定義上。對于檢測任務來說，目標物體屬于預先定義好的某幾個類別，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務來說，目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體，如圖1右圖所示。實際上，如果我們將每一個跟蹤的個體當成是一個類別的話，跟蹤任務甚至能被當成是一種特殊的檢測任務，稱為個體檢測（Instance Detection）。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。廣東穩定目標跟蹤

在周界安防領域，傳統的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能?；垡旳I圖像處理板能夠賦能監控進行AI識別，當出現可疑人物有翻越等入侵行為時，監控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發出警報，安保室人員能夠通過監控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現晝夜成像，白天通過可見光實現區域的監控畫面，在夜晚通過紅外實現道路或者目標區域的畫面成像，使得一些光線較差的區域也能實現清晰成像，避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區出入口、室外路口、周界、園區活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區域，通過智能監控聯動，實現小區全天候、24小時可視化報警監控。通過及時預警通知，規避安全風險，實現小區的安全管理。如何目標跟蹤售后服務圖像識別跟蹤在邊海防領域應用前景廣闊！

從軟件的角度來看，整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫，運動檢測，目標跟蹤，報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點，是實現目標檢測和跟蹤的關鍵，如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因，并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置，大小，模式和速度估計等)，而跟蹤則是檢測的延續，實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。

當兩個圖像之間還有旋轉或比例變化時，往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質的結構—特征點，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關系。從現實的觀點看，在全部特征點中，只有部分能得到正確的匹配，這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有：處理的數據量不斷減少、可能匹配的數目少于互相關方法和受照度、幾何的變化影響較小的優點。根據具體的振動情況，選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準，如直接相關匹配，基于圖像分割技術的配準，利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等?；垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。

設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續后面變身之后對鳥的跟蹤。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。比較好的目標跟蹤銷售廠家

有沒有能夠進行目標跟蹤的產品？廣東穩定目標跟蹤

之所以能產生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節介紹的內容可以看出,根據特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效。廣東穩定目標跟蹤