在如今的作業(yè)中，無(wú)人機(jī)路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查，展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢(shì)。像高速施工工地這樣的環(huán)境下，施工方為了保障施工安全，就需要對(duì)施工范圍進(jìn)行嚴(yán)格管控，傳統(tǒng)的人工巡查效率低，受限于地形、時(shí)間等問題，容易出現(xiàn)盲點(diǎn)。相比人工，利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行AI識(shí)別則可以逐幀圖像監(jiān)測(cè)，即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，幾乎不會(huì)遺漏任何信息。而交通管理部門，則可以利用無(wú)人機(jī)快速到底事故地點(diǎn)進(jìn)行疏導(dǎo)，緩解交通壓力。RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。貴州國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個(gè)基于瑞芯微的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。平臺(tái)支持本地化服務(wù)器部署，高校、特殊單位等數(shù)據(jù)敏感的用戶無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)信息泄露的問題。高校等單位可以通過(guò)模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等功能，打造一個(gè)符合需求的AI模型，來(lái)幫助進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，這不僅將節(jié)約大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)間，更重要的是能夠幫助提升自身算法在RK3588圖像處理板的檢測(cè)識(shí)別能力。自主可控目標(biāo)跟蹤慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí)，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn)，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(diǎn)作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看，在全部特征點(diǎn)中，只有部分能得到正確的匹配，這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無(wú)缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。

多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別出每一幀中的目標(biāo)，并在時(shí)間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會(huì)不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化，而且還會(huì)有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況，再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動(dòng)的情況（例如無(wú)人機(jī)高空檢測(cè)），就會(huì)給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo)，所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此，成都慧視針對(duì)于多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤抖動(dòng)丟失的優(yōu)化方法是：1.改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè),使用更加魯棒的目標(biāo)檢測(cè)算法。2.增強(qiáng)特征描述，利用深度學(xué)習(xí)提取更高級(jí)別的語(yǔ)義特征，這些特征對(duì)于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運(yùn)動(dòng)模型，在算法中加入對(duì)攝像頭運(yùn)動(dòng)的估計(jì)，通過(guò)補(bǔ)償攝像頭運(yùn)動(dòng)來(lái)減小目標(biāo)真實(shí)運(yùn)動(dòng)與預(yù)測(cè)之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，設(shè)計(jì)更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，允許更大的距離閾值來(lái)匹配候選目標(biāo)。慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

實(shí)際上，跟蹤和檢測(cè)是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡(jiǎn)單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)

慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。貴州國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

實(shí)現(xiàn)這些功能的技術(shù)中，圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識(shí)別的硬件能力，植入相應(yīng)的AI算法，無(wú)人機(jī)就相當(dāng)于裝上了“智慧眼”，而且這個(gè)“智慧眼”居于高空，能夠在一個(gè)定點(diǎn)，俯瞰大范圍，實(shí)時(shí)監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠(yuǎn)程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡(luò)通信，通過(guò)和圖像處理板的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)低延時(shí)低帶寬的圖像傳輸處理。在實(shí)際落地應(yīng)用中，可以采用成都慧視開發(fā)的高性能圖像處理板，其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板，就是無(wú)人機(jī)的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力，能夠根據(jù)無(wú)人機(jī)型號(hào)進(jìn)行接口定制，整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右（核心板+接口板），小巧的外形即便是小型無(wú)人機(jī)也能夠裝上。此外，板卡整體功耗在4W左右，不會(huì)過(guò)多增加無(wú)人機(jī)的負(fù)擔(dān)。貴州國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤