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。全國(guó)產(chǎn)...
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(wèn)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。RV1126搭載AI智能算法,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤??孔V的目標(biāo)跟蹤誠(chéng)信推薦目標(biāo)跟蹤YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì):...
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(wèn)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。成都RK3588智能跟蹤板提供商。甘肅目標(biāo)跟蹤功效目標(biāo)跟蹤自動(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...
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。 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(guó)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...
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(jué)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)??焖僖苿?dòng)的汽車怎么鎖定跟蹤?可靠目標(biāo)跟蹤應(yīng)用目標(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)控提出了更加的嚴(yán)格要求,雖然...
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(kāi)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(wèn)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。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。貴州目標(biāo)跟蹤廠家電話目標(biāo)跟...
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(kāi)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(wèn)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搭載AI智能算法,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。如何目標(biāo)跟蹤應(yīng)用目標(biāo)跟...
目標(biāo)跟蹤時(shí),多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時(shí)間、推理等不同維度,對(duì)特征、決策等不同層級(jí)的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級(jí)的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)。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...
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)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(lái)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?;垡昍V1126板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇目標(biāo)跟蹤對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況,通過(guò)設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài),并以上一次目...
YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì):快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高:通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理:YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù),可以處理不同大小的目標(biāo),并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。智能化目標(biāo)跟蹤應(yīng)用目標(biāo)跟蹤視覺(jué)跟蹤技術(shù)是計(jì)...
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。成都R...
序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng),因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前,都必須先經(jīng)過(guò)配準(zhǔn),即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下,以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合,配準(zhǔn)的方法多種多樣,比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí),計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn);由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車)。企業(yè)目標(biāo)跟蹤有什么目標(biāo)跟蹤實(shí)際上,跟蹤和...
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(wèn)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。全國(guó)產(chǎn)化的跟蹤板卡哪個(gè)公司做的可以?流暢目標(biāo)跟蹤工程目標(biāo)跟蹤 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...
目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過(guò)引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù),YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測(cè)和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。RK3588作為慧視光電開(kāi)發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。甘肅目標(biāo)跟蹤解決目標(biāo)跟蹤視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的...
視覺(jué)目標(biāo)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(biāo)?;趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過(guò)圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加,然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)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(lái)給跟蹤提供信息,同時(shí)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(biāo)匹配起來(lái)跟蹤目標(biāo)。RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤?***時(shí)省力目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤,沒(méi)有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中,還有一個(gè)重要的跟蹤...
成都慧視開(kāi)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(jiàn)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(wèn)題?;垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。江蘇多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤目標(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...
從軟件的角度來(lái)看,整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)動(dòng)檢測(cè),目標(biāo)跟蹤,報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺(jué)計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn),是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵,如圖3所示。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-before-Track)方式,目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是緊密結(jié)合的。檢測(cè)是跟蹤的前因,并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置,大小,模式和速度估計(jì)等),而跟蹤則是檢測(cè)的延續(xù),實(shí)時(shí)利用檢測(cè)得到的知識(shí)去驗(yàn)證目標(biāo)的存在。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。湖北視頻目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視...
當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí),往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn),例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看,在全部特征點(diǎn)中,只有部分能得到正確的匹配,這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無(wú)缺。特征點(diǎn)匹配方法具有:處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動(dòng)情況,選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn),如直接相關(guān)匹配,基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn),利...
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)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(lái)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。RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。什么目標(biāo)跟蹤售后服務(wù)目標(biāo)跟蹤安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過(guò)程中不變的話題。當(dāng)前,我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階...
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_(kāi)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。圖像識(shí)別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊!廣東目標(biāo)跟蹤售后服務(wù)目標(biāo)跟蹤目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,YOLO(You...
視覺(jué)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域(人工智能分支)的一個(gè)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(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航、人機(jī)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(jué)目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展,使得視覺(jué)跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)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。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。甘肅目標(biāo)跟蹤互惠互利目標(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)控提出了更加的嚴(yán)格要求,雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們...
現(xiàn)在城市里面植被豐富,天氣干燥時(shí)加上不少樹(shù)林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點(diǎn)火或亂扔煙頭,就會(huì)容易引起火災(zāi)。國(guó)家明令禁止在公共場(chǎng)所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來(lái)彌補(bǔ)人力監(jiān)管的不足。在火星識(shí)別領(lǐng)域,慧視光電開(kāi)發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識(shí)別能力,具有重要作用。通過(guò)在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標(biāo)識(shí)別算法,能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識(shí)別的功能,一旦目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報(bào)。反應(yīng)時(shí)間越快,就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生,而快速響應(yīng)的火星識(shí)別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。給我推薦一個(gè)做跟蹤板卡的企業(yè)?重慶數(shù)據(jù)目標(biāo)...
成都慧視光電技術(shù)有限公司基于國(guó)內(nèi)的ARMSOC芯片解決方案商瑞芯微處理器,面向嵌入式領(lǐng)域推出處理模塊、顯控主板、工控主板等硬件解決方案,主板支持Android、Linux操作系統(tǒng),支持適配國(guó)產(chǎn)統(tǒng)信和麒麟操作系統(tǒng)。例如RK3399處理板采用標(biāo)準(zhǔn)3.5寸嵌入式主板規(guī)范,尺寸146mm*105mm,DC12V供電。主板具有功耗低、體積小、可快速產(chǎn)品化的特點(diǎn),可應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、零售管理,車載網(wǎng)關(guān),工業(yè)采集網(wǎng)關(guān)等嵌入式行業(yè)市場(chǎng)??蓮V泛應(yīng)用于機(jī)載吊艙、車載輔助、邊海防監(jiān)控、森林防火、電流巡檢、智能周界等領(lǐng)域?;垡昍K3399PRO圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車)。自主可控目標(biāo)跟蹤推薦廠家目標(biāo)跟蹤用...
作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),而在安防領(lǐng)域,小區(qū)更是守護(hù)家庭的門戶,如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù),對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí),加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動(dòng)巡防、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場(chǎng)、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(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。跟蹤板卡的定制哪家比較好?電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤有哪些目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤是在首...
隨著技術(shù)的進(jìn)步,基于圖像的人工智能分析開(kāi)始應(yīng)用到人們生活的方方面面,傳統(tǒng)的硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)一般是基于FPGA加DSP,這種平臺(tái)架構(gòu)已經(jīng)持續(xù)了很長(zhǎng)時(shí)間,這種方式因?yàn)殚_(kāi)發(fā)時(shí)間早、接口豐富、參與人員多滿足了一些行業(yè)相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景需求,但是隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求對(duì)目標(biāo)的自主檢測(cè)及識(shí)別跟蹤要求也越來(lái)越高,需要分析的場(chǎng)景也越來(lái)越復(fù)雜,原有的DSP+FPGA硬件平臺(tái)已經(jīng)越來(lái)越難以滿足一些行業(yè)的需求?;垡暪怆娮匝卸嗥脚_(tái)嵌入式開(kāi)發(fā)框架,此框架支持多種硬件平臺(tái)的開(kāi)發(fā),目前團(tuán)隊(duì)所有的嵌入式應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)都基于此框架開(kāi),隨著多個(gè)產(chǎn)品的研發(fā),框架中積累了大量與硬件平臺(tái),圖像處理,算法優(yōu)化,視頻輸入輸出,硬...
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(jué)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)。成都慧視的跟蹤版是國(guó)產(chǎn)化的!信息化目標(biāo)跟蹤應(yīng)用目標(biāo)跟蹤用檢測(cè)器模型去解決跟蹤問(wèn)題,遇到的比較大問(wèn)題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測(cè)任務(wù)中,因?yàn)闄z測(cè)物體的類別是...
面對(duì)城市治理中高度碎片化和多樣性的治理場(chǎng)景,如城管業(yè)務(wù)中占道經(jīng)營(yíng)、亂扔亂倒、亂搭亂建、亂停亂放等現(xiàn)象,可借助開(kāi)發(fā)平臺(tái)的能力引擎,高效完成定制化算法的開(kāi)發(fā)來(lái)輔助人工監(jiān)管。諸如慧視光電此類企業(yè),基于行業(yè)硬件設(shè)備,運(yùn)用自身的圖像算法和硬件平臺(tái)開(kāi)發(fā)優(yōu)勢(shì),推出了系列國(guó)產(chǎn)化圖像檢測(cè)與跟蹤智能處理板。由于每個(gè)地區(qū)所面臨的城市治理問(wèn)題兼具共通性和個(gè)性化,因此從方案設(shè)計(jì)成本及高效交付的角度來(lái)看,采用中臺(tái)架構(gòu)依舊是相當(dāng)有實(shí)用性的建設(shè)思路。中臺(tái)框架可以針對(duì)不同的場(chǎng)景靈活地調(diào)取適用的算法、邊端硬件設(shè)備以及云端的SaaS服務(wù),快速針對(duì)場(chǎng)景的變化進(jìn)行方案的調(diào)整與適配,從而完成方案的復(fù)用,減少低效的重復(fù)建設(shè)。全國(guó)產(chǎn)化的跟蹤...
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。智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,讓目標(biāo)無(wú)處可藏。哪些目標(biāo)跟蹤銷售廠家目標(biāo)跟蹤成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3588圖像處理板是...
實(shí)際上,跟蹤和檢測(cè)是分不開(kāi)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。RK2588搭載AI智能算法,實(shí)...
現(xiàn)在城市里面植被豐富,天氣干燥時(shí)加上不少樹(shù)林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點(diǎn)火或亂扔煙頭,就會(huì)容易引起火災(zāi)。國(guó)家明令禁止在公共場(chǎng)所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來(lái)彌補(bǔ)人力監(jiān)管的不足。在火星識(shí)別領(lǐng)域,慧視光電開(kāi)發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識(shí)別能力,具有重要作用。通過(guò)在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標(biāo)識(shí)別算法,能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識(shí)別的功能,一旦目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報(bào)。反應(yīng)時(shí)間越快,就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生,而快速響應(yīng)的火星識(shí)別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)...