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遼寧比較好的目標(biāo)跟蹤

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-07-02

檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無檢測(cè)跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對(duì)象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。
RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。遼寧比較好的目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)員等等,也可以是汽車、飛機(jī)、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞。雖然對(duì)象不盡相同,但是我們都有同一個(gè)目的,那就是想要確定這些目標(biāo)的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標(biāo)追蹤。研究多目標(biāo)追蹤的歷史,會(huì)發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對(duì)敵機(jī)的預(yù)警系統(tǒng),基本思想是讓雷達(dá)傳感器發(fā)射能量,然后一些能量被飛機(jī)反射回來,再被雷達(dá)捕獲,根據(jù)時(shí)間來推算距離和方位。如今,基于雷達(dá)的對(duì)飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。國產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤生產(chǎn)企業(yè)慧視AI板卡能夠凸顯AI的智慧之能,變被動(dòng)為主動(dòng),提供多種能主動(dòng)預(yù)警的視頻分析和人臉識(shí)別黑白名單管理。

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目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié),并以此對(duì)目標(biāo)將來的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè),可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域,大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi),必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中,攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上,云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng),但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰,從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng)。所以,對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)的控制。

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)?;垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無人機(jī)領(lǐng)域。

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基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)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(diǎn)、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(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)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(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個(gè)特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個(gè)方面。其中,特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。湖北目標(biāo)跟蹤哪里買

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在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要,首先,場(chǎng)景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對(duì)場(chǎng)景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場(chǎng)景的先驗(yàn)知識(shí),降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場(chǎng)景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測(cè)與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實(shí)用性能?;垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點(diǎn),能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。遼寧比較好的目標(biāo)跟蹤

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