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多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体，如动物、人、车、建筑物等，与矩形标注框等方法相比，多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态，通过大量的多边形标注工作，能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中，标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘图工具，将点连接起来形成一个封闭的多边形。标注的难度取决于被标注物体的复杂程度，相较于矩形框标注更加费时费力，如果遇到大量待标注目标，则极大地影响工作效率。跟踪板卡的定制哪家比较好？附近目标跟踪进货价

在如今的作业中，无人机路面巡查替代传统的人工巡查，展现出巨大的效率优势。像高速施工工地这样的环境下，施工方为了保障施工安全，就需要对施工范围进行严格管控，传统的人工巡查效率低，受限于地形、时间等问题，容易出现盲点。相比人工，利用无人机进行AI识别则可以逐帧图像监测，即便是夜晚也能够利用红外传感器进行数据收集，几乎不会遗漏任何信息。而交通管理部门，则可以利用无人机快速到底事故地点进行疏导，缓解交通压力。视频目标跟踪诚信推荐慧视光电的RK3588跟踪板怎么样？

用检测器模型去解决跟踪问题，遇到的比较大问题是训练数据不足。普通的检测任务中，因为检测物体的类别是已知的，可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集，都有着上万张图片用于训练。而如果我们将跟踪视为一个特殊的检测任务，检测物体的类别是由用户在首先帧的时候所指定的。这意味着能够用来训练的数据只是只是只有少数几张图片。这给检测器带来了很大的障碍。而慧视光电定制的目标跟踪算法可以有效的解决这个问题，通过AI自动图像标注平台SpeedDP的大量模型部署训练，能够有效解决数据训练不足的问题。

目标跟踪是在首帧中给定待跟踪目标的情况下，对目标进行特征提取，对感兴趣区域进行分析；然后在后续图像中找到相似的特征和感兴趣区域，并对目标在下一帧中的位置进行预测。作为计算机视觉领域的一个热点研究方向，目标跟踪一直都是一项具有挑战性的工作。目标跟踪技术在导弹制导、智能监控系统、视频检索、无人驾驶、人机交互和工业机器人等领域具有重要的作用。从上世纪50年代目标跟踪的起源到现今，尽管已有大量的研究成果，但是在复杂条件下实现实时准确的跟踪依旧难以实现。成都慧视的跟踪版是国产化的吗？

首先摄像机采用的是可见光高清摄像机，具备1920*1080的分辨率，系统视场31.11°×17.8°，其中搜索视场15.8°×15.8°（1080P像素）。而图像处理则采用慧视开发的RV1126高性能图像处理板，之所以采用这块板卡，一方面得益于其低功耗、微型外观的设计，非常契合“智慧眼”这样对于空间要求严格的应用场景；另一方面RV1126具备2.0TOPS的算力，在国产化方面也十分完整，安全性十足。两者结合，就能够形成重量不超过100g的“智慧眼”。在算法的作用下，能够达到≥50Hz的跟踪帧率，≥25Hz的检测帧率，实现捕获4m*4m目标超过800m、6m*6m目标超过1000m。这就是“机器狼”的智慧化措施，通过一个“小小的”“智慧眼”的加入，便能够让其实现许多自动化任务。随着技术的不断发展，“机器狼”的形态将会不断进步，满足更多多样化需求。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。江苏目标跟踪工程

智能目标识别及追踪，让目标无处可藏。附近目标跟踪进货价

2010年以前，目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法，比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征点的光流算法等。Meanshift方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法，使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向，迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift会对目标进行建模，比如利用目标的颜色分布来描述目标，然后计算目标在下一帧图像上的概率分布，从而迭代得到局部密集的区域。Meanshift适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形，早期也用于人脸跟踪。由于Meanshift方法的快速计算，它的很多改进方法也一直适用至今。附近目标跟踪进货价