【花雕动手做】AI 视觉传感器二哈识图 2 之物体追踪测试

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。

物体追踪（Object Tracking）是一种计算机视觉技术，其核心目标是：在连续的视频帧中，实时识别并持续跟踪某个或多个目标物体的位置与运动轨迹。物体追踪是让机器“持续关注目标”的关键能力。它让设备具备“盯住目标”的能力，是智能监控、自动驾驶、机器人导航、运动分析等领域的关键技术。

1、物体追踪的基本定义
物体追踪是指：
在视频流中，识别目标物体并持续更新其位置、速度、方向等信息，确保在运动过程中不丢失目标。
与物体识别不同，追踪强调“连续性”和“实时性”。

2、物体追踪的技术流程
目标初始化：在第一帧中识别并选定要追踪的物体。
特征提取：分析目标的颜色、形状、纹理等特征。
运动预测：根据前一帧的位置预测下一帧的可能位置。
位置更新：在新帧中重新定位目标并修正误差。
状态输出：持续输出目标的坐标、速度、方向等信息。

3、与相关技术的区别



4、应用场景举例
自动驾驶：追踪前方车辆、行人、障碍物
安防监控：追踪可疑人员或物品在场所中的移动
游戏互动：识别并追踪玩家动作或手势
教育实验：追踪颜色球、标签或学生动作
机器人导航：追踪目标物体进行抓取或避障
运动分析：追踪运动员动作进行技术评估

5、常见追踪算法与模型

6、物体追踪场景

7、找到的二个物体追踪测试范本





8、AI 相机视觉传感器 ( 二哈识图 2) 之物体追踪实际测试