另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤,在目標上提取一些特征點,然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點,統(tǒng)計得到目標的位置。在跟蹤的過程中,需要不斷補充新的特征點,刪除置信度不佳的特征點,以此來適應(yīng)目標在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相...
相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問題,利用傅立葉變換快速實現(xiàn)了檢測的過程。在訓練分類器時,一般認為離目標位置較近的是正樣本,而離目標較遠的認為是負樣本?;仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck,他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練,學習到的特征是這些隨機子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計了一個密集采樣的框架,能夠?qū)W習到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊?無源目標跟蹤設(shè)備
云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機的視野,因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失,導致跟蹤的失敗。此外,如果云臺的控制幅度過小,可能會達不到目標回到視野中心的目的,目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下,提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側(cè),將為此后跟蹤目標贏得更多的時間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理,應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩(wěn)定性。國產(chǎn)目標跟蹤銷售廠家AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。
從軟件的角度來看,整個視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫,運動檢測,目標跟蹤,報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點,是實現(xiàn)目標檢測和跟蹤的關(guān)鍵,如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式,目標的檢測和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測是跟蹤的前因,并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置,大小,模式和速度估計等),而跟蹤則是檢測的延續(xù),實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。
我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng),基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據(jù)時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。無人機可能會受到敵方勢力或者強風等因素干擾,造成不同幅度的振動,從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。
安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當前,我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,不少建筑工地陸續(xù)開工,建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險系數(shù)高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環(huán)境中。一般情況下,工地開工都會對工人進行安全教育培訓,并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個很好的補充,但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運而生。慧視光電對RV1126跟蹤板進行二次開發(fā),實現(xiàn)AI智能應(yīng)用。遼寧什么目標跟蹤
慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤,讓目標無處可藏。無源目標跟蹤設(shè)備
用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中,因為檢測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務(wù),檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。無源目標跟蹤設(shè)備
另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤,在目標上提取一些特征點,然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點,統(tǒng)計得到目標的位置。在跟蹤的過程中,需要不斷補充新的特征點,刪除置信度不佳的特征點,以此來適應(yīng)目標在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相...
快速目標檢測生產(chǎn)企業(yè)
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