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目標跟蹤基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
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目標跟蹤企業(yè)商機

實際上,跟蹤和檢測是分不開的,比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習檢測器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器,以及當前基于深度學(xué)習的卷積特征跟蹤框架。一方面,跟蹤能夠保證速度上的需要,而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應(yīng)用場合對跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外,跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理,以及跟蹤和檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。慧視光電開發(fā)的慧視AI圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。海南信息化目標跟蹤

目標跟蹤

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。光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤進貨價慧視RK3588圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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在深度學(xué)習中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。

視覺跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域(人工智能分支)的一個重要課題,有著重要的研究意義;且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機器人視覺導(dǎo)航、人機交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展,使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機器學(xué)習方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果?;垡昍K3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。

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目標跟蹤時,多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級的處理能力能夠運用到諸多行業(yè)。推薦使用慧視光電的跟蹤板卡??煽磕繕烁櫳a(chǎn)企業(yè)

RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。海南信息化目標跟蹤

跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來看,這兩個任務(wù)是極為相似的。它們均以圖片(或者視頻幀)作為模型的輸入,經(jīng)過處理后,輸出一堆目標物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標物體”的定義上。對于檢測任務(wù)來說,目標物體屬于預(yù)先定義好的某幾個類別,如圖1左圖所示;而對于跟蹤任務(wù)來說,目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體,如圖1右圖所示。實際上,如果我們將每一個跟蹤的個體當成是一個類別的話,跟蹤任務(wù)甚至能被當成是一種特殊的檢測任務(wù),稱為個體檢測(Instance Detection)。海南信息化目標跟蹤

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廣東數(shù)據(jù)目標跟蹤
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目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下,對目標進行特征提取,對感興趣區(qū)域進行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標在下一幀中的位置進行預(yù)測。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向,目標跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機...

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與目標跟蹤相關(guān)的問題
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