傳統意義上的圖像跟蹤主要分為兩種，一種是通過在一定載體上安裝定位設備并結合無線傳輸設備對載體的實時位置進行定位或描繪出移動軌跡，這種跟蹤設備主要用于消防、戶外探險等領域；另一種跟蹤設備主要是指圖像跟蹤板，根據技術發展的過程，有基于DSP的圖像跟蹤板和基于AI芯片的圖像跟蹤板兩種，其原理是通過提前在圖像跟蹤板中裝入目標圖像，跟蹤板在視場內尋找類似的目標實時檢測，找到之后進行實時跟蹤。隨著AI芯片的大規模應用，以及客戶對跟蹤板性能要求的提升，傳統的基于DSP的圖像跟蹤技術已經難以達到應用的要求，很多總體單位對跟蹤設備提出了智能學習、多目標檢測、打了不管、更高的識別率等要求，基于AI的跟蹤設備得到了越來越廣泛的應用，例如各種空中偵查設備、抓捕設備、智能邊海防設備、船用光電設備、智能化彈等都需要各種各樣的智能圖像跟蹤設備進行匹配。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。湖北深度學習AI智能提供商

慧視光電推出的SpeedDP深度學習算法開發平臺支持labelimg數據標注格式，用戶采集得到圖像數據后使用labelimg工具進行數據標注，然后將圖像文件和標注文件按如圖2所示指定的形式存放即可直接用于模型訓練。一般不同的業務場景需求對應不同的數據和算法參數設置，慧視SpeedDP深度學習算法開發平臺采用項目配置的方式來對不同的業務需求進行管理。采集數據后，能夠批量加載一定數量的數據并進行合并后輸入模型，實時顯示訓練記錄，并能以文件的形式保存運行時訓練參數。山西AI智能專業方案采用SpeedDP一勞永逸。

傳統的監控類設備有畫無聲，朝向哪個方向就只能監控哪個方向，只能依靠人為旋轉，十分不智能。這樣的弊端可以用圖像處理板來解決。圖像處理板在算法的加持下，能夠對監控設備進行賦能，監控所能覆蓋的區域將實現AI智能化監控，當有人有物靠近該區域，監控設備就能通過AI識別立即鎖定跟蹤，一旦有危險行為就能立即報警。對于單元門的防護，圖像處理板同樣能夠實現智能化安防，高性能的處理器能夠快速識別認證來訪人信息，進而快速授權后自動開門

圖像識別以圖像處理為基礎，是指以圖像為對象所開展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復原及分割等。圖像處理過程中，以圖像輸入后，一般情況下也會通過圖像形態進行輸出。在圖像識別過程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結構分析。也就是說，圖像識別是一個自原始圖像到物體類型的過程，原始圖像經過圖像處理后，抽取特征并加以分類對比，以圖像樣本庫資源作為對比分析的參考依據，然后確定物體類型。從本質上來講，可以將圖像識別看作是對圖像分類與描述進行研究的過程。在圖像識別過程中，在對圖像中物體進行檢測分離之后，將物體特征提取出來，以形狀、紋理特征等作為提取對象，一般將圖像處理融入到圖像特征提取環節中。待對比分析明確物體類型后，從結構層面上對圖像進行分析。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。

圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。人工智能和機器學習為建筑行業轉型提供了巨大潛力。安徽專業AI智能處理板

數據的資源越好，模型的準確度就越高。湖北深度學習AI智能提供商

作為成都慧視光電技術有限公司針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，SpeedDP深度學習算法開發平臺提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。此外，針對于研究所等需要數據保密的企業單位，本地化服務器部署，能夠讓數據敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發，不同的用戶可針對自己的業務場景進行AI算法的定制化開發以及算法模型的快速迭代優化。湖北深度學習AI智能提供商