在智慧農業領域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統提供了良好的人機界面，用戶可以通過系統的視頻顯示區觀看攝像機攝制的現場視頻，此時，用戶可以人工通過系統提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監控的過程。系統在大部分情況下處于無人值守的工作狀態，當監控中心的計算機系統收到外場設備的預警信號后，將自動向攝像機云臺發出控制信號，控制攝像機將發生報警區域的圖像鎖定在監視器上，并同時按系統的設定調整好焦距，視野大小等。然后系統自動轉入運動檢測，檢測當前區域是否有運動目標，如果有運動目標，則系統給出目標的一般性描述，提交給目標跟蹤模塊，對目標進行跟蹤。在這過程中，系統將作日志，記錄事故位置、時間等，同時對采集到的圖像作硬盤錄像。RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。黑龍江耐用目標跟蹤

“啟明935A”系列芯片已經成功點亮，并完成各項功能性測試，達到車規級量產標準。啟明935A是行業首顆基于Chiplet(芯粒/小芯片)異構集成范式的自動駕駛芯片，但并非單一芯片，而是一個家族系列。啟明935HUBChiplet可以和不同數量的大熊星座AIChiplet互相搭配，再結合靈活的封裝方式，快速形成不同性能等級的SoC芯片。它還支持高帶寬的PBLink多芯互連，雙芯雙向帶寬128GB/s，四芯雙向帶寬64GB/s。啟明935A每顆芯片都支持比較大20路的1080p60攝像頭輸入，可應用于各類端側AI部署。得益于大熊星座NPU天然支持Transformer結構，初步支持的模型有Yolo系列、ResNet50、PSPNet、PointNet++、TrafficSign_Retinanet、BevDet、miniCPM、Unet_ResNet50、PointPillars、PillarNest、M2track、BevFusion、PaliGemma、LLaMa-3B、8B等等。企業目標跟蹤銷售廠家Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。

無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出，特別是在十一黃金周這樣的出行高峰，高速公路的安全和暢通至關重要。傳統的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制，弊端很大，難以實現精細大面積的監控疏導。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限，而想要進一步減少人力物力的付出，則需要打造智能化的無人機，通過AI賦能，讓無人機更加聰明。打造智能化無人機可以在無人機吊艙的基礎上加裝高性能的AI圖像處理設備，成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力，用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作，板卡采用了國產化芯片RK3588，在算法的賦能下，能夠實現高效巡檢。

YOLO單卷積神經網絡在一次評價中直接從全圖中預測多個boundingboxes和類概率，在全圖上訓練并直接優化檢測性能，同時學習目標的泛化表示。然而，YOLO對邊界框預測施加了嚴格的空間約束，限制了模型可以預測的相鄰項目的數量。成群出現的小物件，如鳥類，對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個由全深度CNN組成的單一統一對象識別網絡，提高了檢測的準確性和效率，同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區域方案微調之間交替的訓練方法，使得統一的、基于深度學習的目標識別系統能夠以接近實時的幀率運行，然后在保持固定目標的同時微調目標檢測。慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯系。針對目標跟蹤任務，微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角，采用簡潔、統一而高效的“目標檢測+小樣本學習”框架，在多個主流數據集上均取得了杰出性能。目標跟蹤（Object tracking）與目標檢測（Object detection）是計算機視覺中兩個經典的基礎任務。跟蹤任務需要由用戶指定跟蹤目標，然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置，通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內容，為后續的進一步分析打下基礎。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。什么目標跟蹤好選擇

慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。黑龍江耐用目標跟蹤

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監控的場景，即背景往往比較復雜，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而，目標的運動導致了其運動時間內，監控場景圖像的連續變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監控系統通常監控的視野比較大，系統設置的環境較為惡劣，圖像傳輸的距離較遠，從而導致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，是簡單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數關系，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標是研究的方向。黑龍江耐用目標跟蹤