目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而，這些方法在實時性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢。跟蹤板卡的定制哪家比較好？無線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點(diǎn)。無線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費(fèi)時間，所以在實際應(yīng)用中實用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動目標(biāo)的丟失。

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機(jī)，計算機(jī)通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機(jī)CRT上顯示，同時傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進(jìn)行硬盤錄像)，計算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來控制攝像機(jī)的云臺，這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機(jī)的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報警輸入設(shè)備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡，能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機(jī)的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。

通常，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷，因為難以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時，預(yù)測目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時再修正它的位置?？梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。青海國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤

慧視光電對RK3588跟蹤板進(jìn)行二次開發(fā)，實現(xiàn)AI智能應(yīng)用。無線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn)，例如，灰度局部極大值、局部邊緣、角等，與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實的觀點(diǎn)看，在全部特征點(diǎn)中，只有部分能得到正確的匹配，這是因為特征點(diǎn)尋找算法并非完美無缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動情況，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn)，如直接相關(guān)匹配，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。無線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用