我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣，可能是人類，例如街上的行人、場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)員等等，也可以是汽車、飛機(jī)、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞。雖然對(duì)象不盡相同，但是我們都有同一個(gè)目的，那就是想要確定這些目標(biāo)的位置，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標(biāo)追蹤。研究多目標(biāo)追蹤的歷史，會(huì)發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對(duì)敵機(jī)的預(yù)警系統(tǒng)，基本思想是讓雷達(dá)傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機(jī)反射回來，再被雷達(dá)捕獲，根據(jù)時(shí)間來推算距離和方位。如今，基于雷達(dá)的對(duì)飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用?；垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。人防目標(biāo)跟蹤哪里好

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測(cè)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(dòng)場(chǎng)景對(duì)象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)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(shí)，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對(duì)于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級(jí)的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計(jì)算量較大，非常費(fèi)時(shí)間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)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(huì)導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的丟失。多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤哪里好全國產(chǎn)化的跟蹤板卡哪個(gè)公司做的可以？

設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測(cè)器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測(cè)任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測(cè)器只是為了檢測(cè)目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測(cè)器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測(cè)到變化后的孫悟空的。但是，對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥的跟蹤。

視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡(jiǎn)單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車載，由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng)，因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前，都必須先經(jīng)過配準(zhǔn)，即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下，以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合，配準(zhǔn)的方法多種多樣，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí)，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大，在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)?；垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。高效目標(biāo)跟蹤要多少錢

Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過85%。人防目標(biāo)跟蹤哪里好

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評(píng)價(jià)中直接從全圖中預(yù)測(cè)多個(gè)boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測(cè)性能，同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示。然而，YOLO對(duì)邊界框預(yù)測(cè)施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測(cè)的相鄰項(xiàng)目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類，對(duì)于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN，一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對(duì)象識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)減少了計(jì)算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法，使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測(cè)。人防目標(biāo)跟蹤哪里好