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實際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學習檢測器，或KCF密集采樣訓練的檢測器，以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結果的數(shù)據(jù)關聯(lián)等?；垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之...

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運動目標的運動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運動軌跡等，從而進行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運動目標的行為理解，以完成更高一級的檢測任務。根據(jù)跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言，多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。低壓線目標跟蹤報價行情目標跟蹤而維修機器...

云臺的旋轉將直接改變攝像機的視野，因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失，導致跟蹤的失敗。此外，如果云臺的控制幅度過小，可能會達不到目標回到視野中心的目的，目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下，提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側，將為此后跟蹤目標贏得更多的時間，能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理，應該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩(wěn)定性。工程師以RK3399核心板為基礎進行定制開發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。附近目標跟蹤好選擇目標跟蹤之所以能產(chǎn)生這...

而維修機器人則能夠通過圖像識別、精細遠程控制技術，實現(xiàn)遠程快速維修，通過加裝高性能圖像處理板，機器人能夠精細電網(wǎng)缺陷以及損壞程度，并通過攝像頭實時回傳高清畫面，工程師只需要遠程操控機器人進行修補，實現(xiàn)精細縫合。整個過程只需要極少數(shù)的人員參與，整個巡檢維修的時間能夠從7小時縮減到1小時，極大地保障了電力供應。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，擁有極強傳輸能力，成都慧視能夠憑借豐富的經(jīng)驗，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6.0TOPS的算力，以及豐富的接口...

自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機，計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉換為數(shù)字視頻信號，該轉換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示，同時傳送至內(nèi)存進行目標檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進行硬盤錄像)，計算機根據(jù)算法的運算結果來控制攝像機的云臺，這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報警輸入設備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡，能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化...

在許多領域，無人機的作業(yè)環(huán)境相對復雜，需要識別處理圖像背景目標眾多，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，支持主流的深度學習框架。性能強勁的RK3588可為無人機AI識別的應用場景帶來更強大的性能表現(xiàn)?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。安徽自主可控目標跟蹤目標跟蹤從軟件...

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)濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟領域，能夠讓無人機實現(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，是當下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對于一些復雜應用場景下的識別，RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實現(xiàn)快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設計，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機領域，一不會過多占用空間，二不...

在智慧農(nóng)業(yè)領域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機界面，用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機攝制的現(xiàn)場視頻，此時，用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺，即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài)，當監(jiān)控中心的計算機系統(tǒng)收到外場設備的預警信號后，將自動向攝像機云臺發(fā)出控制信號，控制攝像機將發(fā)生報警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上，并同時按系統(tǒng)的設定調(diào)整好焦距，視野大小等。然后系統(tǒng)自動轉入運動檢測，檢測當前區(qū)域是否有運動目標，如果有運動目標，則系統(tǒng)給出目標的一般性描述，提交給目標跟蹤模塊，對目標進行跟蹤。在這過程中，系統(tǒng)將作日志，記錄事故位置、時間等，...

無人裝備作戰(zhàn)狼群，有“狼”負責偵查，有“狼”負責打擊，而有的“狼”則負責后勤保障，這種無人裝備集群作戰(zhàn)能夠有效輔助特種作戰(zhàn)?！皺C器狼”的升級之所以能夠滿足多樣化的任務，得益于其智能化的建設。就是下面這樣的一個"智慧眼"的加入，使得機器狼能夠自主完成許多任務。這個智慧眼由光學系統(tǒng)（彩色圖像）、攝像機、圖像處理、電源系統(tǒng)及機械結構組成，然后在外面加上外殼，形成一個整體。而拆分來看，產(chǎn)品主要就由高清攝像機和高性能的圖像處理板組成。RV1126圖像處理板的目標識別能力突出。安全目標跟蹤有哪些目標跟蹤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...

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系，或當前圖像與背景圖像之間的關系，尤其是圖像差的關系，能較好地體現(xiàn)出運動所帶來的變化。復雜背景下的運動目標檢測和跟蹤由于有良好的應用前景，成為當前研究的一個熱點。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點是監(jiān)控移動的目標，它們或是非法侵入，或是通過關鍵的場景，總之是移動才帶來了對它們實施監(jiān)控的可能。因此尋找移動的目標是圖像監(jiān)控的關鍵。RK3399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。安徽無源目標跟蹤目標跟蹤在智慧農(nóng)業(yè)領域可以分為人工干涉和無人值守2種...

近年來，我國多地智慧城市建設取得較好的成效，諸多創(chuàng)新技術和解決方案得到廣泛應用。而在智慧停車方面，許多公共場所也開始逐步落地應用。一車一桿的系統(tǒng)，智能識別進出入車輛，控制車輛進出入，統(tǒng)計車位空缺數(shù)，在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場的交通擁堵等問題，能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識別的機箱，該機箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設備于一體，其中圖像處理板內(nèi)置車牌識別算法，在攝像頭獲取車牌照片后，板卡算法就能進行快速又高精度的信息識別，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圖像處理板識別概率超過85%。青海企業(yè)目標跟蹤目標跟蹤YOL...

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測。作為計算機視覺領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。目標跟蹤技術在導彈制導、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，但是在復雜條件下實現(xiàn)實時準確的跟蹤依舊難以實現(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)目標跟蹤目標跟蹤隨著社區(qū)等安防向著智能化的進一步發(fā)展，越來越多的領域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)...

如今，無人機在我們生活中的應用越來越廣。例如無人機巡檢安防領域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度，能夠很大程度上擴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)白天無法看到的一些問題，在白天，一般的相機效果很好，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。這是因為以前大多數(shù)相機都是可見光相機，在晚上光源不佳時，就會出現(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，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。慧視RK3588圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。哪里有目標跟蹤經(jīng)驗豐富目標跟蹤深度學習技術，特別是神...

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。用于安...

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。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，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)處理。慧視微型雙光吊艙非常適用于無人機領域...

相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.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現(xiàn)了檢測的過程。在訓練分類器時，一般認為離目標位置較近的是正樣本，而離目標較遠的認為是負樣本?；仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck，他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練，學習到的特征是這些隨機子窗口的特征，而CSK作者設計了一個密集采樣的框架，能夠?qū)W習到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場。遼寧質(zhì)量目標跟蹤目標跟蹤目標跟蹤時，多維度、多層級信息融合也十分重要。為...

由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的，再加上監(jiān)控的場景，即背景往往比較復雜，只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而，目標的運動導致了其運動時間內(nèi)，監(jiān)控場景圖像的連續(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)設置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠，從而導致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術中，要研究的問題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系是什么關系，是簡單的圖像差的值，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)關系，是尤其需要研究...

在深度學習中，解決訓練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預訓練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預訓練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權重。但是，在訓練數(shù)據(jù)極其稀少的時候（只有個位數(shù)的訓練圖片），這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后，在單張訓練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓練集上逐漸收斂，但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓練后，機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體?；垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。信息化目標跟蹤好選擇目標跟蹤eVTOL是指電動垂直起降飛...

AI智能化檢測是打造領域智慧建設的一大舉措。通過在攝像頭中植入視覺處理AI圖像處理板，定制AI檢測算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)對物體的質(zhì)量檢測。在智能檢測領域，圖像處理板的性能和算法的精度則是影響檢測效果的關鍵所在。不同行業(yè)的作業(yè)環(huán)境不同，對于圖像處理板的性能需求也就不同。因此，需要根據(jù)實際情況選擇合適的AI圖像處理板。像工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測，由于工業(yè)儀器的精密復雜，就需要高性能的AI圖像處理板，通過大算力實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理?；垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無人機領域。黑龍江目標跟蹤哪里好目標跟蹤差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動目標檢測方法，有其合理性，因為運動能夠?qū)е聢D像的變化，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關系，或當...

設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續(xù)的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤。RK3399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)...

RK3588作為瑞芯微國產(chǎn)化旗艦級芯片，用在目標跟蹤領域，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)應用領域的需求。但在許多特殊領域，如軍備、邊防，高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時間內(nèi)捕捉到更多的畫面，實現(xiàn)高速動態(tài)場景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標跟蹤則能夠獲得更多的目標細節(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無法達到這樣的需求，但RK3588作為性能怪，6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對于這樣的需求場景，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)定實現(xiàn)100Hz目標跟蹤的整合方案。慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。如何...

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標視頻跟蹤，所謂自動視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號，自動進行目標的檢測、識別、定位，自動控制云臺和攝像機的運動，跟蹤和鎖定目標。過去在安防領域，視頻信號一般都是可見光的攝像機產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號；現(xiàn)在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降，熱成像傳感器將由jun用領域進入安防領域，以彌補CCD攝像機的夜晚成象質(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行智能目標識別。山東目標跟蹤經(jīng)驗豐富目標跟蹤食品安全關乎人民的身體健康和生命安全，是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個環(huán)節(jié)中，食品檢測設備發(fā)揮著...

成都慧視推出的深度學習算法開發(fā)平臺SpeedDP，它的主要功能就是幫助進行算法模型的測試驗證，進行快速的針對大量數(shù)據(jù)的AI自動標注，然后提升自身算法能力。在無人機智能炮彈測試驗證中，通過對原始算法的模型訓練，能夠不斷評估算法的能力，然后對新的打擊數(shù)據(jù)集目標進行AI自動標注，讓算法在學習中不斷變得聰明。通過SpeedDP的應用，能夠極大減少整個測試驗證所需時間，減少人力成本支出，減少項目開發(fā)周期，讓工程師不再為繁瑣的圖像標注浪費時間將更多的精力放在更重要的領域?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。寧夏目標跟蹤聯(lián)系方式目標跟蹤SpeedDP的出現(xiàn)則正好解決了這一問題，它是一個...

在很長一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)的糧庫害蟲檢查方法是依靠人工巡檢，用肉眼觀察，逐倉篩查的方法，這種方法覆蓋面不足且效率低下，篩查一次將耗費工作人員的大量時間精力。隨著技術的發(fā)展，AI化的篩查逐步采用，通過算法的AI識別實現(xiàn)自動化篩查。方法基于高像素高清攝像機，實時遠程監(jiān)控糧庫，一旦發(fā)現(xiàn)害蟲就能夠立即向管理平臺發(fā)出告警，有效降低巡檢成本和壓力，提升工作效率。這之中，實現(xiàn)AI識別處理的傳感器同樣重要，面對復雜的糧庫環(huán)境，一個高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關鍵。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。湖南目標跟蹤服務電話目標跟蹤成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標視頻跟蹤，所謂自動視頻...

目標檢測和跟蹤在許多應用中都具有重要的意義，例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。傳統(tǒng)的目標檢測算法需要多次掃描圖像，并使用復雜的特征提取和分類器來識別目標。然而，這些方法在實時性和準確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn)，目標檢測和跟蹤領域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO算法采用了全新的思路和架構。它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，通過單次前向傳播即可同時預測圖像中多個目標的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準確性上具備了明顯優(yōu)勢。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)降本增效。無源目標跟蹤...

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。無人機吊艙能夠通過定制算法和精細定位技術實現(xiàn)農(nóng)藥精細噴灑、農(nóng)作物精細拋糧等操作。福建目標跟蹤報價行情目標跟蹤利用無人機實現(xiàn)智能化識別能夠幫助我...

視頻監(jiān)控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)，因為目標的外觀會立即發(fā)生變化，并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯(lián)和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區(qū)分組內(nèi)對象，MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。RK3399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。黑...

設想這樣一個場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設他變成了一只鳥），但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結構發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應該會在后續(xù)的檢測任務中失敗，因為設計好的檢測器只是為了檢測目標孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個目標，檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是，對于跟蹤設備就不一樣了，跟蹤目標，哪怕目標在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設備應該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤?；垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。江蘇目...

檢測器的輸出通常被用作跟蹤設備的輸入，跟蹤設備的輸出被提供給運動預測算法，該算法預測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而，在無檢測跟蹤中，情況并非如此?；贒FT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象，然后必須在隨后的幀中對這些對象進行定位。DFT是一項困難的任務，因為關于要跟蹤的對象的信息有限，而且這些信息不清楚。結果，初始邊界框與背景中的感興趣對象近似，并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。 慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標（人、車）。湖北目標跟蹤進貨價目標跟蹤相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.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(zhì)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。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應用，常常被當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。高性...