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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

目標(biāo)跟蹤時(shí),多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)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(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時(shí)間、推理等不同維度,對(duì)特征、決策等不同層級(jí)的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級(jí)的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)。跟蹤算法能夠支持定制不?附近目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情

目標(biāo)跟蹤

通常,遮擋可以分為三種情況:目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對(duì)于目標(biāo)之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)處理這一問(wèn)題。而對(duì)于場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,處理遮擋問(wèn)題的通用方法是用線性或非線性動(dòng)態(tài)建模方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行,并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí),預(yù)測(cè)目標(biāo)的可能位置,一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時(shí)再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)估計(jì)目標(biāo)的位置,也可以用粒子濾波對(duì)目標(biāo)做狀態(tài)估計(jì)。海南工業(yè)目標(biāo)跟蹤慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。

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另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后,經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無(wú)法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對(duì)理解跟蹤過(guò)程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用,常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。

很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤,沒(méi)有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中,還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,比如人臉跟蹤、手勢(shì)跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,它更多地依賴對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,它的跟蹤就主要由檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn),比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型。手勢(shì)跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型,比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測(cè)器。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車)。

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YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì):快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高:通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理:YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù),可以處理不同大小的目標(biāo),并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用。RK2588搭載AI智能算法,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。海南工業(yè)目標(biāo)跟蹤

工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。附近目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情

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(jiàn)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。附近目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情

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另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相...

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    自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào),該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示,同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像),計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來(lái)控制攝像機(jī)的云臺(tái),這個(gè)控制過(guò)...
  • 對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況,通過(guò)設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對(duì)后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標(biāo)。在攝像機(jī)控制時(shí),采取估計(jì)提前量的控制策略也對(duì)跟蹤有很大的幫助。控制攝像機(jī),使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時(shí)間和...
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