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實(shí)際上，跟蹤和檢測(cè)是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡(jiǎn)單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之...

視覺目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個(gè)目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動(dòng)方式、動(dòng)態(tài)光照的影響以及多個(gè)目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點(diǎn)。慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。低壓線目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情目標(biāo)跟蹤而維修機(jī)器...

云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野，因此對(duì)于云臺(tái)的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會(huì)使目標(biāo)從視野中消失，導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外，如果云臺(tái)的控制幅度過(guò)小，可能會(huì)達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的，目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度有可靠估計(jì)的前提下，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè)，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對(duì)于云臺(tái)的控制更為合理，應(yīng)該對(duì)于不同的情況采取不同的控制策略。對(duì)于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。附近目標(biāo)跟蹤好選擇目標(biāo)跟蹤之所以能產(chǎn)生這...

而維修機(jī)器人則能夠通過(guò)圖像識(shí)別、精細(xì)遠(yuǎn)程控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程快速維修，通過(guò)加裝高性能圖像處理板，機(jī)器人能夠精細(xì)電網(wǎng)缺陷以及損壞程度，并通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)回傳高清畫面，工程師只需要遠(yuǎn)程操控機(jī)器人進(jìn)行修補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)縫合。整個(gè)過(guò)程只需要極少數(shù)的人員參與，整個(gè)巡檢維修的時(shí)間能夠從7小時(shí)縮減到1小時(shí)，極大地保障了電力供應(yīng)。成都慧視光電采用RK3588開發(fā)而成的Viztra-HE030圖像處理板，具備八核處理器，采用BTB傳輸接口，擁有極強(qiáng)傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)，快速集成開發(fā)SDI、CVBS、DVP、LVDS、cameralink等接口以及金屬外殼和散熱器。通過(guò)6.0TOPS的算力，以及豐富的接口...

自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào)，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示，同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像)，計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來(lái)控制攝像機(jī)的云臺(tái)，這個(gè)控制過(guò)程是通過(guò)通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機(jī)的云臺(tái)接口來(lái)完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動(dòng)可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報(bào)警輸入設(shè)備啟動(dòng)。高性能的圖像卡一般自帶顯卡，能夠避免廉價(jià)的多媒體卡長(zhǎng)時(shí)間地、連續(xù)地通過(guò)總線傳送到計(jì)算機(jī)的顯存而帶來(lái)的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化...

在許多領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)的作業(yè)環(huán)境相對(duì)復(fù)雜，需要識(shí)別處理圖像背景目標(biāo)眾多，這種環(huán)境下，要想實(shí)現(xiàn)更高精度的檢測(cè)識(shí)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(jí)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(qiáng)勁的RK3588可為無(wú)人機(jī)AI識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)更強(qiáng)大的性能表現(xiàn)?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。安徽自主可控目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤從軟件...

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測(cè)識(shí)別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，能夠讓無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當(dāng)下國(guó)產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對(duì)于一些復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下的識(shí)別，RK3588是當(dāng)仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實(shí)現(xiàn)快速適配應(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設(shè)計(jì)，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，一不會(huì)過(guò)多占用空間，二不...

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無(wú)人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面，用戶可以通過(guò)系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場(chǎng)視頻，此時(shí)，用戶可以人工通過(guò)系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺(tái)，即人工可以干涉監(jiān)控的過(guò)程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無(wú)人值守的工作狀態(tài)，當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場(chǎng)設(shè)備的預(yù)警信號(hào)后，將自動(dòng)向攝像機(jī)云臺(tái)發(fā)出控制信號(hào)，控制攝像機(jī)將發(fā)生報(bào)警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上，并同時(shí)按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距，視野大小等。然后系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，檢測(cè)當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述，提交給目標(biāo)跟蹤模塊，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過(guò)程中，系統(tǒng)將作日志，記錄事故位置、時(shí)間等，...

無(wú)人裝備作戰(zhàn)狼群，有“狼”負(fù)責(zé)偵查，有“狼”負(fù)責(zé)打擊，而有的“狼”則負(fù)責(zé)后勤保障，這種無(wú)人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)。“機(jī)器狼”的升級(jí)之所以能夠滿足多樣化的任務(wù)，得益于其智能化的建設(shè)。就是下面這樣的一個(gè)"智慧眼"的加入，使得機(jī)器狼能夠自主完成許多任務(wù)。這個(gè)智慧眼由光學(xué)系統(tǒng)（彩色圖像）、攝像機(jī)、圖像處理、電源系統(tǒng)及機(jī)械結(jié)構(gòu)組成，然后在外面加上外殼，形成一個(gè)整體。而拆分來(lái)看，產(chǎn)品主要就由高清攝像機(jī)和高性能的圖像處理板組成。RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。安全目標(biāo)跟蹤有哪些目標(biāo)跟蹤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(guò)有目的的提取序列圖像中的過(guò)零點(diǎn)、邊緣輪廓、線段等相關(guān)...

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，有其合理性，因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系，尤其是圖像差的關(guān)系，能較好地體現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)所帶來(lái)的變化。復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)是監(jiān)控移動(dòng)的目標(biāo)，它們或是非法侵入，或是通過(guò)關(guān)鍵的場(chǎng)景，總之是移動(dòng)才帶來(lái)了對(duì)它們實(shí)施監(jiān)控的可能。因此尋找移動(dòng)的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。RK3399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(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。安徽無(wú)源目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無(wú)人值守2種...

近年來(lái)，我國(guó)多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面，許多公共場(chǎng)所也開始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識(shí)別進(jìn)出入車輛，控制車輛進(jìn)出入，統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場(chǎng)的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱，該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別，并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心，能夠有效控制車輛的合理出入，方面管理者優(yōu)化管理。RV1126圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。青海企業(yè)目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤YOL...

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(wú)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)?；垡暪怆娀贏I圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。浙江企業(yè)目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)...

如今，無(wú)人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣。例如無(wú)人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)能夠到達(dá)人無(wú)法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴(kuò)大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè)，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié)，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無(wú)法看到的一些問題，在白天，一般的相機(jī)效果很好，能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面，但是到了晚上，就心有余而力不足。這是因?yàn)橐郧按蠖鄶?shù)相機(jī)都是可見光相機(jī)，在晚上光源不佳時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器，即使在漆黑的夜晚，通過(guò)紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面?；垡昍K3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。哪里有目標(biāo)跟蹤經(jīng)驗(yàn)豐富目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是神...

2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)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(diǎn)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(biāo)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(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來(lái)描述目標(biāo)，然后計(jì)算目標(biāo)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(biāo)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(jì)算，它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。用于安...

激光反無(wú)設(shè)備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設(shè)備部署在預(yù)定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實(shí)現(xiàn)對(duì)禁飛區(qū)域空中目標(biāo)的24小時(shí)不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標(biāo)，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無(wú)人機(jī)目標(biāo)。要想到達(dá)更加精細(xì)的識(shí)別目的，板卡的性能很關(guān)鍵，同時(shí)視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機(jī)能夠捕捉更多畫面細(xì)節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進(jìn)行AI識(shí)別處理時(shí)，就能夠獲取更多信息，識(shí)別的精度就會(huì)提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點(diǎn)，通過(guò)RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)處理?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域...

相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法，并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣（Dense Sampling）的問題，利用傅立葉變換快速實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的過(guò)程。在訓(xùn)練分類器時(shí)，一般認(rèn)為離目標(biāo)位置較近的是正樣本，而離目標(biāo)較遠(yuǎn)的認(rèn)為是負(fù)樣本?；仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck，他們都會(huì)在每一幀中隨機(jī)地挑選一些塊進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機(jī)子窗口的特征，而CSK作者設(shè)計(jì)了一個(gè)密集采樣的框架，能夠?qū)W習(xí)到一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征?；垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。遼寧質(zhì)量目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤時(shí)，多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為...

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場(chǎng)景，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動(dòng)的目標(biāo)是非常困難的。然而，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場(chǎng)景圖像的連續(xù)變化，所以，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大，系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn)，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標(biāo)的方法，需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系，是簡(jiǎn)單的圖像差的值，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系，是尤其需要研究...

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。信息化目標(biāo)跟蹤好選擇目標(biāo)跟蹤eVTOL是指電動(dòng)垂直起降飛...

AI智能化檢測(cè)是打造領(lǐng)域智慧建設(shè)的一大舉措。通過(guò)在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測(cè)算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體的質(zhì)量檢測(cè)。在智能檢測(cè)領(lǐng)域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測(cè)效果的關(guān)鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對(duì)于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)，由于工業(yè)儀器的精密復(fù)雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過(guò)大算力實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。黑龍江目標(biāo)跟蹤哪里好目標(biāo)跟蹤差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，有其合理性，因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系，或當(dāng)...

設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：孫悟空在飛行過(guò)程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過(guò)身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來(lái)完成的，這種情況下，檢測(cè)器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測(cè)任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測(cè)器只是為了檢測(cè)目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測(cè)器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測(cè)到變化后的孫悟空的。但是，對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過(guò)程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥的跟蹤。RK3399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(guó)產(chǎn)...

RK3588作為瑞芯微國(guó)產(chǎn)化旗艦級(jí)芯片，用在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右，這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時(shí)間內(nèi)捕捉到更多的畫面，實(shí)現(xiàn)高速動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標(biāo)跟蹤則能夠獲得更多的目標(biāo)細(xì)節(jié)，便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素?zé)o法達(dá)到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無(wú)限。成都慧視就針對(duì)于這樣的需求場(chǎng)景，在硬件的支持下，定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法，從而打造出能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)100Hz目標(biāo)跟蹤的整合方案?；垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。如何...

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤，所謂自動(dòng)視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號(hào)，自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位，自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，跟蹤和鎖定目標(biāo)。過(guò)去在安防領(lǐng)域，視頻信號(hào)一般都是可見光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào)；現(xiàn)在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域，以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題。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。山東目標(biāo)跟蹤經(jīng)驗(yàn)豐富目標(biāo)跟蹤食品安全關(guān)乎人民的身體健康和生命安全，是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個(gè)環(huán)節(jié)中，食品檢測(cè)設(shè)備發(fā)揮著...

成都慧視推出的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP，它的主要功能就是幫助進(jìn)行算法模型的測(cè)試驗(yàn)證，進(jìn)行快速的針對(duì)大量數(shù)據(jù)的AI自動(dòng)標(biāo)注，然后提升自身算法能力。在無(wú)人機(jī)智能炮彈測(cè)試驗(yàn)證中，通過(guò)對(duì)原始算法的模型訓(xùn)練，能夠不斷評(píng)估算法的能力，然后對(duì)新的打擊數(shù)據(jù)集目標(biāo)進(jìn)行AI自動(dòng)標(biāo)注，讓算法在學(xué)習(xí)中不斷變得聰明。通過(guò)SpeedDP的應(yīng)用，能夠極大減少整個(gè)測(cè)試驗(yàn)證所需時(shí)間，減少人力成本支出，減少項(xiàng)目開發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標(biāo)注浪費(fèi)時(shí)間將更多的精力放在更重要的領(lǐng)域?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。寧夏目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式目標(biāo)跟蹤SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個(gè)...

在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉(cāng)篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī)，實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù)，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺(tái)發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實(shí)現(xiàn)AI識(shí)別處理的傳感器同樣重要，面對(duì)復(fù)雜的糧庫(kù)環(huán)境，一個(gè)高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。湖南目標(biāo)跟蹤服務(wù)電話目標(biāo)跟蹤成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤，所謂自動(dòng)視頻...

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(lái)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(guò)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)。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)降本增效。無(wú)源目標(biāo)跟蹤...

通常，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對(duì)于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)處理這一問題。而對(duì)于場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷，因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)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(dòng)態(tài)建模方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)，預(yù)測(cè)目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時(shí)再修正它的位置?？梢杂每柭鼮V波器來(lái)實(shí)現(xiàn)估計(jì)目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對(duì)目標(biāo)做狀態(tài)估計(jì)。無(wú)人機(jī)吊艙能夠通過(guò)定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。福建目標(biāo)跟蹤報(bào)價(jià)行情目標(biāo)跟蹤利用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別能夠幫助我...

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來(lái)生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。RK3399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(guó)產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。黑...

設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：孫悟空在飛行過(guò)程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過(guò)身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來(lái)完成的，這種情況下，檢測(cè)器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測(cè)任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測(cè)器只是為了檢測(cè)目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測(cè)器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測(cè)到變化后的孫悟空的。但是，對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過(guò)程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥的跟蹤?；垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。江蘇目...

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(lái)的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而，在無(wú)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。 慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。湖北目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)目標(biāo)跟蹤相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法，作者提出了一種基于循環(huán)矩陣...

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤，在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn)，然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中，需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn)，刪除置信度不佳的特征點(diǎn)，以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無(wú)法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對(duì)理解跟蹤過(guò)程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用，常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段?；垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。高性...