目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)目標(biāo)跟蹤任務(wù),微軟亞洲研究院提出了一種通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決的新視角,采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架,在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤(Object tracking)與目標(biāo)檢測(cè)(Object detection)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中兩個(gè)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(biāo),然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測(cè)任務(wù)旨在定位圖片中某幾類(lèi)物體的坐標(biāo)位置。對(duì)物體的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容,為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車(chē))。福建目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情
檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來(lái)的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無(wú)檢測(cè)跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對(duì)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(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。
寧夏目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。
目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過(guò)去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié),并以此對(duì)目標(biāo)將來(lái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè),可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域,大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi),必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中,攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上,云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng),但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰,從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng)。所以,對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)的控制。
跟蹤任務(wù)與檢測(cè)任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來(lái)看,這兩個(gè)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(guò)處理后,輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對(duì)“目標(biāo)物體”的定義上。對(duì)于檢測(cè)任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類(lèi)別,如圖1左圖所示;而對(duì)于跟蹤任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體,如圖1右圖所示。實(shí)際上,如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類(lèi)別的話,跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測(cè)任務(wù),稱為個(gè)體檢測(cè)(Instance Detection)?;垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。

然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提??;特征匹配的過(guò)程既是將提取出來(lái)的目標(biāo)對(duì)象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,通過(guò)與特征模板的相似程度來(lái)確定被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤?;谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點(diǎn)在于速度快、對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場(chǎng)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(duì)于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點(diǎn)會(huì)消失,新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn),因此需要對(duì)匹配模板進(jìn)行更新。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(guó)產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。浙江目標(biāo)跟蹤檢測(cè)
慧視AI板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。福建目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情
YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如Darknet。其次是使用AnchorBox來(lái)提高目標(biāo)定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)等技術(shù),以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測(cè)速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,而且在目標(biāo)定位和類(lèi)別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和物體識(shí)別等。福建目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情