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,以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相...
2010年以前,目標跟蹤領域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法,使目標的搜索一直沿著概率梯度上升的方向,迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會對目標進行建模,比如利用目標的顏色分布來描述目標,然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標的色彩模型和背景差異比較大的情形,早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算,它的很多改進方法也一直適用至今?;垡昍K3588圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。無源目標跟蹤推薦廠家
通常,遮擋可以分為三種情況:目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷,因為難以辨認究竟是目標形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運動目標進行,并在目標發(fā)生遮擋時,預測目標的可能位置,一直到目標重新出現(xiàn)時再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標的位置,也可以用粒子濾波對目標做狀態(tài)估計。數(shù)據(jù)目標跟蹤好選擇智能目標識別及追蹤,讓目標無處可藏。
人工智能的三個技術關鍵點:硬件平臺、軟件功能算法、底層算法異構平臺。硬件平臺因為要支撐深度學習等大規(guī)模并行計算的需要,這就對AI芯片的CPU、GPU要求較高以做到更好的儲備數(shù)據(jù)、加速計算過程,在做好AI芯片選型后,只需要結合市場的需求做好電氣接口即可。軟件應用算法隨著技術的積累,大部分廠家基本掌握了應用層面的算能,提升空間短期內(nèi)不會出現(xiàn)大的跳躍。底層軟件異構平臺承載著硬件的選型、應用軟件的算能,異構平臺設計的優(yōu)劣直接影響著硬件的設計水平及算能的實現(xiàn)能力。目前很多廠商采取使用公用軟件平臺,快速的實現(xiàn)軟件功能,在AI芯片更新或者替換時,需要重新設計開發(fā),消耗大量的人力、物力、時間。
作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設的重要一環(huán),而在安防領域,小區(qū)更是守護家庭的門戶,如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎上,應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術,對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級,加強對社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監(jiān)控、報警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關鍵手段。
隨著社區(qū)等安防向著智能化的進一步發(fā)展,越來越多的領域對傳統(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴格要求,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,才能得到相應的結論,做出相應的決策。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。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。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。無源目標跟蹤推薦廠家
慧視AI算法是無人設備的“眼睛”。無源目標跟蹤推薦廠家
目標遮擋是導致跟蹤失敗的一個重要原因,也是實現(xiàn)長程目標跟蹤的關鍵問題。跟蹤任務從始至終都只跟蹤一個目標,一旦目標被遮擋,則會極大程度上影響跟蹤準確度,甚至導致跟蹤失敗。因此,當面臨遮擋問題時,目標跟蹤任務的要求更加嚴格。目前,目標遮擋可以分為兩種情況:部分遮擋和完全遮擋。部分遮擋意味著在圖像中還存在部分目標,可以通過對這部分的目標進行判斷進而確定目標的位置;完全遮擋則是在圖像中找不到目標,可能發(fā)生在有大的物體完全遮住了跟蹤目標?;垡暪怆姷膱D像處理板具有抗遮擋能力。無源目標跟蹤推薦廠家
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,以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相...
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