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目標跟蹤基本參數(shù)
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目標跟蹤企業(yè)商機

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯(lián)系。針對目標跟蹤任務,微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角,采用簡潔、統(tǒng)一而高效的“目標檢測+小樣本學習”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)典的基礎任務。跟蹤任務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?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。福建目標跟蹤報價行情

目標跟蹤

檢測器的輸出通常被用作跟蹤設備的輸入,跟蹤設備的輸出被提供給運動預測算法,該算法預測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進行定位。DFT是一項困難的任務,因為關于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。
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目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結(jié),并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預測。正確的預測,可以縮小匹配的計算區(qū)域,大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標處于運動狀態(tài),為了把目標始終保持在攝像機視野之內(nèi),必須對攝像機加以控制。在實際應用中,攝像機被固定在云臺上,云臺本身不做平移運動,但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰,從而帶動攝像機做相應運動。所以,對攝像機的控制就是對云臺的控制。

跟蹤任務與檢測任務有著密切的關系。從輸入輸出的形式上來看,這兩個任務是極為相似的。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。對于檢測任務來說,目標物體屬于預先定義好的某幾個類別,如圖1左圖所示;而對于跟蹤任務來說,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,跟蹤任務甚至能被當成是一種特殊的檢測任務,稱為個體檢測(Instance Detection)?;垡暪怆婇_發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。

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然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提??;特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象,實現(xiàn)對目標的跟蹤?;谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點會消失,新的特征點會出現(xiàn),因此需要對匹配模板進行更新。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。浙江目標跟蹤檢測

慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。福建目標跟蹤報價行情

YOLO算法的關鍵技術在YOLO算法中,有幾個關鍵技術對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像特征,其中引入了一些先進的網(wǎng)絡結(jié)構,如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡和多尺度預測等技術,以處理不同大小的目標。YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤中的應用YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤領域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠超傳統(tǒng)方法,而且在目標定位和類別預測準確性上也表現(xiàn)出色。因此,YOLO算法在許多應用中得到了廣泛應用,如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等。福建目標跟蹤報價行情

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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...

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  • 對于目標被暫時遮擋的情況,通過設定目標狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標位置進行預測,在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標。在攝像機控制時,采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助。控制攝像機,使目標提前擺到視野中目標運動方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和...
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