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專業(yè)目標跟蹤產(chǎn)品

來源: 發(fā)布時間:2024-12-23

YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率,在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能,同時學(xué)習(xí)目標的泛化表示。然而,YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴格的空間約束,限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量。成群出現(xiàn)的小物件,如鳥類,對于此模型也同樣有問題。fasterR-CNN,一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò),提高了檢測的準確性和效率,同時減少了計算開銷。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法,使得統(tǒng)一的、基于深度學(xué)習(xí)的目標識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行,然后在保持固定目標的同時微調(diào)目標檢測。慧視RK3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。專業(yè)目標跟蹤產(chǎn)品

目標跟蹤

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤,沒有目標的類別先驗。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。專業(yè)目標跟蹤產(chǎn)品慧視RV1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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視覺跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域(人工智能分支)的一個重要課題,有著重要的研究意義;且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機器人視覺導(dǎo)航、人機交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展,使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。

基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標的整體特征,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,對目標對象進行特征匹配,達到對目標對象跟蹤的目的。假定運動目標可以由惟一的特征**表達,搜索到該相應(yīng)的特征就認為跟蹤上了運動目標。除了用單一的特征來實現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個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方面。其中,特征提取指的是針對所包含的目標對象的序列圖像選擇合適的目標跟蹤特性。RK3588跟蹤板如何實現(xiàn)目標的識別及跟蹤?

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目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下,對目標進行特征提取,對感興趣區(qū)域進行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標在下一幀中的位置進行預(yù)測。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向,目標跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標跟蹤技術(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50年代目標跟蹤的起源到現(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)實時準確的跟蹤依舊難以實現(xiàn)。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。人防目標跟蹤聯(lián)系方式

RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。專業(yè)目標跟蹤產(chǎn)品

視覺目標跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標?;趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板,然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加,然后計算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對應(yīng)的位置就是目標的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息,同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標。專業(yè)目標跟蹤產(chǎn)品

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