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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
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  • 慧視科技
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

小興安嶺的日常巡護(hù),是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施,進(jìn)入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統(tǒng)的巡檢模式,危險且費(fèi)力。整個小興安嶺森林覆蓋率達(dá)到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險,因此,無人機(jī)上線了。將無人機(jī)智能化,在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境,這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境,長時間的戶外工作不在話下。如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤?黑龍江目標(biāo)跟蹤功能

目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對焦、無人機(jī)的自動目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運(yùn)動軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置,計算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運(yùn)動的過程中,目標(biāo)可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。移動目標(biāo)跟蹤工程工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)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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經(jīng)過算法的不斷升級驗證,Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標(biāo),能夠識別**小像素為12*12的目標(biāo),整個延遲不高于100ms,識別精度能夠大于85%。無人機(jī)作業(yè),續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設(shè)計正是考慮了這項因素,首先重量上就不會給無人機(jī)增加過多負(fù)擔(dān),尺寸方面也無需過多空間,低于4W的功耗對于整個無人機(jī)的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點,可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機(jī)的完美契合,將是各領(lǐng)域打造智能無人機(jī)的得力助手。

對于目標(biāo)被暫時遮擋的情況,通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測,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,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(jī),使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)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機(jī)會。在本實驗序列中尤為明顯,目標(biāo)基本上保持由左上向右下運(yùn)動的趨勢,根據(jù)對目標(biāo)速度的估計,則攝像機(jī)提前將目標(biāo)定為視野中心偏上偏左的區(qū)域,對目標(biāo)運(yùn)動加提前估計量。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)降本增效。

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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(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(bǔ)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(yùn)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,這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應(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,了解它們對理解跟蹤過程是有必要的,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。成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。新疆無源目標(biāo)跟蹤

慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能,變被動為主動,提供多種能主動預(yù)警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。黑龍江目標(biāo)跟蹤功能

很多跟蹤方法都是對通用目標(biāo)的跟蹤,沒有目標(biāo)的類別先驗。在實際應(yīng)用中,還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,它更多地依賴對物體訓(xùn)練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn),比如早期的Viola-Jones檢測框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應(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器。黑龍江目標(biāo)跟蹤功能

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基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)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(yùn)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(yùn)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(bǔ)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(yùn)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(jī)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(jī)靈活機(jī)動的特點則能夠很好的彌補(bǔ)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(jī),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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