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(xué)習(xí)和相...
目標檢測和跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進技術(shù),YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標尺度變化、小目標檢測和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。搭載AI智能算法的跟蹤板如何實現(xiàn)目標識別及跟蹤?光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤誠信推薦
目標檢測與目標跟蹤這兩個任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對目標跟蹤任務(wù),微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術(shù)來解決的新視角,采用簡潔、統(tǒng)一而高效的“目標檢測+小樣本學(xué)習(xí)”框架,在多個主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標跟蹤(Object tracking)與目標檢測(Object detection)是計算機視覺中兩個經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶指定跟蹤目標,然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內(nèi)容,為后續(xù)的進一步分析打下基礎(chǔ)。云南安全目標跟蹤成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的!
通常,遮擋可以分為三種情況:目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標的位置和目標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,因為難以辨認究竟是目標形狀發(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)建模方法對運動目標進行,并在目標發(fā)生遮擋時,預(yù)測目標的可能位置,一直到目標重新出現(xiàn)時再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標的位置,也可以用粒子濾波對目標做狀態(tài)估計。
人工智能起源于上個世紀五十年代,被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展,為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力,六十年代初,人工智能衍生出了一個重要的分支,計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中,學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,一個新的學(xué)科——目標跟蹤應(yīng)運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支,在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域,并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。
現(xiàn)在城市里面植被豐富,天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,就會容易引起火災(zāi)。國家明令禁止在公共場所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來彌補人力監(jiān)管的不足。在火星識別領(lǐng)域,慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識別能力,具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標識別算法,能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識別的功能,一旦目標區(qū)域出現(xiàn)火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應(yīng)時間越快,就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生,而快速響應(yīng)的火星識別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。云南安全目標跟蹤
RK3588圖像處理板識別概率超過85%。光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤誠信推薦
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)。光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤誠信推薦
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(xué)習(xí)和相...
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