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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

這個過程中,采用無人機是個高效的辦法。無人機高空觀察能夠獲得更多的視野,并且針對許多人無法到達(dá)的地方,還能夠快速抵近觀察,防止驚擾。此外,更高效的措施是在無人機上加裝具備圖像處理的板卡,這時候無人機就是一個智慧眼,它能夠在算法的輔助下,對野豬等動物進(jìn)行AI搜尋,并且具備目標(biāo)鎖定功能。當(dāng)無人機發(fā)現(xiàn)疑似目標(biāo)就可以抵近觀察,一旦確認(rèn)目標(biāo)就能夠立即鎖定跟蹤,這樣,地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏,對野豬進(jìn)行逮捕驅(qū)逐。這樣的無人機智慧眼可以用成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來實現(xiàn),這塊板卡采用瑞芯微旗艦級芯片RK3588,算力能夠達(dá)到6.0TOPS,處理村落、樹林等復(fù)雜環(huán)境不在話下。同時,針對于野生動物目標(biāo)識別算法的AI訓(xùn)練,成都慧視還可以提供專門的AI訓(xùn)練平臺SpeedDP,通過大量的模型訓(xùn)練實現(xiàn)AI自動圖像標(biāo)注,進(jìn)而幫助提升算法識別性能。快速移動的汽車怎么鎖定跟蹤?耐用目標(biāo)跟蹤有什么

目標(biāo)跟蹤

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機,計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號,該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示,同時傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進(jìn)行硬盤錄像),計算機根據(jù)算法的運算結(jié)果來控制攝像機的云臺,這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報警輸入設(shè)備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。企業(yè)目標(biāo)跟蹤廠家電話用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

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成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進(jìn)行目標(biāo)的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機的運動,跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域,視頻信號一般都是可見光的攝像機產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補CCD攝像機的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題。

隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求,雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實”的要求,但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)視屏幕,獲得視頻信息,通過人為的理解和判斷,才能得到相應(yīng)的結(jié)論,做出相應(yīng)的決策。因此,讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點較多的情況下,監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。成都RK3588智能跟蹤板提供商。

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多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中,通過目標(biāo)檢測算法識別出每一幀中的目標(biāo),并在時間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況,再加上視頻采集端的相機所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動的情況(例如無人機高空檢測),就會給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo),所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此,成都慧視針對于多目標(biāo)檢測跟蹤抖動丟失的優(yōu)化方法是:1.改進(jìn)目標(biāo)檢測,使用更加魯棒的目標(biāo)檢測算法。2.增強特征描述,利用深度學(xué)習(xí)提取更高級別的語義特征,這些特征對于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運動模型,在算法中加入對攝像頭運動的估計,通過補償攝像頭運動來減小目標(biāo)真實運動與預(yù)測之間的差距。4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略,設(shè)計更靈活的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,允許更大的距離閾值來匹配候選目標(biāo)。圖像識別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊!山東目標(biāo)跟蹤檢測

慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。耐用目標(biāo)跟蹤有什么

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù),由于其在各個領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨定位目標(biāo),這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn),因為目標(biāo)的外觀會立即發(fā)生變化,并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外,多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務(wù),即目標(biāo)檢測、軌跡估計、幀間關(guān)聯(lián)和重新識別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測和跟蹤兩個主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對象,MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。耐用目標(biāo)跟蹤有什么

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基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標(biāo)的整體特征,通過有目的的提取序列圖像中的過零點、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性,并建立匹配模板,對目標(biāo)對象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對目標(biāo)對象跟蹤的目的。假定運動目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá),搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運動目標(biāo)。除了用單一的特征來實現(xiàn)跟蹤外,還...

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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(xué)習(xí)檢測器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器,以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)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(yīng)用場合對跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯...
  • 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(biāo)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(biāo)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(biāo)在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相...
  • 無人機在高速公路巡檢中的作用越來越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時空的限制,弊端很大,難以實現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無人機靈活機動的特點則能夠很好的彌補時空的局限,而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無人機,通過AI...
  • 用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中,因為檢測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務(wù),檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練...
與目標(biāo)跟蹤相關(guān)的問題
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