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目標跟蹤基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
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  • 可咨詢
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  • 數(shù)字型,定制
  • 制作工藝
  • 集成,薄膜,陶瓷,可定制
  • 材質(zhì)
  • 可定制
  • 材料物理性質(zhì)
  • 導體,磁性材料,定制
  • 材料晶體結(jié)構(gòu)
  • 定制
  • 加工定制
目標跟蹤企業(yè)商機

跟蹤任務與檢測任務有著密切的關(guān)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)。全國產(chǎn)化智能處理板應用廣闊。湖北自主可控目標跟蹤

目標跟蹤

之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效。比較好的目標跟蹤性價比慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域。

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實際上,跟蹤和檢測是分不開的,比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學習檢測器,或KCF密集采樣訓練的檢測器,以及當前基于深度學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。

2010年以前,目標跟蹤領域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法,使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向,迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模,比如利用目標的顏色分布來描述目標,然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形,早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算,它的很多改進方法也一直適用至今。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。

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目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義,例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標檢測算法需要多次掃描圖像,并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標。然而,這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn),目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比,YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優(yōu)勢?;垡暪怆姷腞K3588跟蹤板怎么樣?寧夏比較好的目標跟蹤

RK3588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。湖北自主可控目標跟蹤

作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設的重要一環(huán),而在安防領域,小區(qū)更是守護家庭的門戶,如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎上,應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術(shù),對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級,加強對社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監(jiān)控、報警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。湖北自主可控目標跟蹤

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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??刂茢z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...
與目標跟蹤相關(guān)的問題
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