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...
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。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)(人、車)。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤互惠互利
目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,對目標(biāo)進(jìn)行特征提取,對感興趣區(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,并對目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向,目標(biāo)跟蹤一直都是一項具有挑戰(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、人機交互和工業(yè)機器人等領(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)雜條件下實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實現(xiàn)。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤互惠互利目標(biāo)跟蹤監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。
此前,九號電動車的自平衡技術(shù)一次次刷新人們的認(rèn)知,而其中一款探索版車型,甚至加入了智能攝像頭,能夠識別行人、障礙物,自動規(guī)劃行駛路線,達(dá)成自動駕駛的目的。很多人好奇這種怎么做到的,其實很簡單,車輛內(nèi)部攝像頭安裝了具備圖像處理的傳感器。這種傳感器就是圖像處理板,這類AI板卡在目標(biāo)識別算法的賦能下,就能夠?qū)σ曇胺秶奈矬w進(jìn)行AI分類識別,從而幫助車輛進(jìn)行避障。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用的是RK3588開發(fā)而成,憑借其工業(yè)級的性能,6.0TOPS的算力,就能夠在車輛行駛過程中的復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行周邊環(huán)境的快速AI識別分類。當(dāng)然,算法的能力也十分關(guān)鍵,由于車輛行駛環(huán)境的不斷變化,算法面臨的識別畫面也不斷變化,如何精細(xì)的進(jìn)行識別,關(guān)系到車輛的行駛安全。
在許多領(lǐng)域,無人機的作業(yè)環(huán)境相對復(fù)雜,需要識別處理圖像背景目標(biāo)眾多,這種環(huán)境下,要想實現(xiàn)更高精度的檢測識別效果,圖像處理板的性能至關(guān)重要。在慧視光電開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-HE030圖像處理板以6.0TOPS得以勝任。這款板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,8nmLP制程,搭載八核64位CPU,主頻高達(dá)2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內(nèi)置AI加速器NPU,支持主流的深度學(xué)習(xí)框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應(yīng)用場景帶來更強大的性能表現(xiàn)。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領(lǐng)域。
現(xiàn)在城市里面植被豐富,天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,就會容易引起火災(zāi)。國家明令禁止在公共場所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來彌補人力監(jiān)管的不足。在火星識別領(lǐng)域,慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識別能力,具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標(biāo)識別算法,能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識別的功能,一旦目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應(yīng)時間越快,就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生,而快速響應(yīng)的火星識別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。目標(biāo)跟蹤圖像分析是人工智能的重要組成部分。國產(chǎn)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式
RK3399處理板如何實現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤?電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤互惠互利
無人機在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的施肥、播種等操作。但是不同的作業(yè)環(huán)境對于無人機的工作性能要求不一樣,同樣的方案在平原地區(qū)適用,在高原地區(qū)就不行。因此針對于特殊作業(yè)環(huán)境需要制定不同的智慧化方案。像青藏高原這樣地貌復(fù)雜、低氣壓、大溫差的特點,參與智能化工作的各個部件需要符合這樣作業(yè)環(huán)境特點的性能要求。不比平原的一馬平川,高原由于環(huán)境復(fù)雜,地形起伏對于無人機的飛行也需要進(jìn)行控制,無論是高度還是速度甚至距離都需要進(jìn)行嚴(yán)格限制,防止出現(xiàn)撞機等事故。因此,這個方面的智慧化建設(shè)就需要無人機具備智能避障的功能,無人機需要在高速度或者遠(yuǎn)距離的情況下識別樹木、電線桿、石頭等障礙物,并能夠?qū)崿F(xiàn)避障。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤互惠互利
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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