目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取,對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對(duì)目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今,盡管已有大量的研究成果,但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。智能跟蹤板在無人機(jī)的應(yīng)用 。廣東數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤
目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義,例如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要多次掃描圖像,并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識(shí)別目標(biāo)。然而,這些方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn),目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)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(luò)的目標(biāo)檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題,通過單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中多個(gè)目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢(shì)。河南目標(biāo)跟蹤經(jīng)驗(yàn)豐富有沒有做全國(guó)產(chǎn)后跟蹤版的公司?

目標(biāo)跟蹤(Target Tracking)是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一,它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測(cè)、分類、識(shí)別、跟蹤并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述,屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言,目標(biāo)跟蹤的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)豐富,主要涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科知識(shí);同時(shí),動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動(dòng)、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會(huì)議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級(jí)人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲(chǔ)與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
基于視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的一般流程是:通過目標(biāo)檢測(cè),找到目標(biāo);對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行描述,初步估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量;根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),進(jìn)入目標(biāo)跟蹤,對(duì)傳感器的姿態(tài),比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整;跟蹤到目標(biāo)后,對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行更新,并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)后,進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多。慧視光電開發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤?;垡旳I板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。
在如今的作業(yè)中,無人機(jī)路面巡查替代傳統(tǒng)的人工巡查,展現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢(shì)。像高速施工工地這樣的環(huán)境下,施工方為了保障施工安全,就需要對(duì)施工范圍進(jìn)行嚴(yán)格管控,傳統(tǒng)的人工巡查效率低,受限于地形、時(shí)間等問題,容易出現(xiàn)盲點(diǎn)。相比人工,利用無人機(jī)進(jìn)行AI識(shí)別則可以逐幀圖像監(jiān)測(cè),即便是夜晚也能夠利用紅外傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,幾乎不會(huì)遺漏任何信息。而交通管理部門,則可以利用無人機(jī)快速到底事故地點(diǎn)進(jìn)行疏導(dǎo),緩解交通壓力。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識(shí)別。如何目標(biāo)跟蹤批發(fā)商
RV1126圖像處理板識(shí)別概率超過85%。廣東數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤
無人機(jī)的智能化是推動(dòng)低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎,打造智能無人機(jī)需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用,其中圖像處理板的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點(diǎn)深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國(guó)產(chǎn)化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設(shè)計(jì),尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達(dá)2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)自主檢測(cè)、識(shí)別,并自動(dòng)或手動(dòng)鎖定跟蹤人、車、船等目標(biāo)。廣東數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤