热红外视频下目标识别和跟踪是热红外智能应用的很关键的技术应用，可用于安防、工业监控、军工等多种领域。目前传统方法是FPGA+DSP方式，在FPGA下做图像预处理，DSP下进行目标识别跟踪方法，识别与跟踪方法也大多用传统方式，如模板匹配、基于灰度的检测。但是这种方式只适用于简单背景，如地对空、空对海的背景比较干净的场景。当空、海背景里有云朵或海波纹的时候经常有误报，也容易丢失目标。

  今年来人工智能技术的发展导致采用基于深度学习模型的目标识别与跟踪方法已经取得了很大进步，在热红外的应用相比可见光的应用，因为数据不成熟、模型不匹配、硬件能力不足等问题没有得到足够的应用。深度学习方法具有识别率明显高、跟踪准确度与效率高等特点，然而需要更多的算力支持，对硬件资源提出了更高的要求。

为此Tofu系列又添新成员—— Tofu3.0功能级模块，Tofu3是物体识别跟踪边缘计算平台，里面涵盖了目标识别、跟踪、云台控制、网络视频解压与压缩、信息推送、智能报警、围界等诸多功能。可以快速地集成到智能化相机产品中。

 

主要功能：

▪ 支持LSP边缘计算应用框架与SDK

▪ 支持多光谱相机输入方案

▪ 网络标准化数据管理

▪ 云台、镜头实时控制

▪ 全自主检测、识别、跟踪应用

▪ 基于LSP的完整解决方案提供

 

可集成到单相机或双目相机、云台相机等设备中。

特性：

支持接口	网络、数字红外接口
	RS485、RS232、CVBS
	USB2.0、GPIO
	电源输入/输出
输入摄像头	网络相机、MIPI相机   热红外相机
重量	<110g
产品尺寸	50mm×60mm
输入电压	12V典型 支持宽输入
输出电压	12V、5V
典型功耗	2W-3W
工作温度	-40℃~+70℃

 

Tofu3同时提供了开源的客户端管理软件与SDK接口，可以进行二次开发。

 

 

Tofu3的典型的应用方式如下：

   1. 网络相机接入人工智能应用方案

 

     2.多光谱云台相机应用方案

可见，在数据链路以简单的方式与可见光相机、红外相机、镜头、云台进行连接，可快速集成到设备中。

Tofu3目前已经量产，详细可在 www.littro.net 网站上进行查询。