《數(shù)字化轉(zhuǎn)型和跨學(xué)科實踐暑期研討會》詳解
數(shù)字化轉(zhuǎn)型和跨學(xué)科實踐暑期研討會
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YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應(yīng)用。準確性較高:通過引入先進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標定位和類別預(yù)測方面具有較高的準確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測技術(shù),可以處理不同大小的目標,并保持對小目標的有效檢測。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡化了算法的實現(xiàn)和使用?;垡暪怆姷腞K3588跟蹤板怎么樣?陜西目標跟蹤報價行情
無人駕駛汽車是計算機視覺技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在自動駕駛過程中,通過對車道線、前后方車輛和行人等目標的準確識別,為更高級的行為選擇、障礙物規(guī)避以及路徑規(guī)劃功能提供了基礎(chǔ),這其中的一項關(guān)鍵技術(shù)就是目標跟蹤。由于實際路況極為復(fù)雜,基于傳統(tǒng)目標檢測的輔助駕駛技術(shù)性能難以得到大幅提升。隨著技術(shù)的發(fā)展,采用深度學(xué)習(xí)可以直接學(xué)習(xí)和感知路面和道路上車輛的特征,經(jīng)過一段時間的正確駕駛過程,便能學(xué)習(xí)和感知實際道路情況下的相關(guān)駕駛技能,無需再通過感知具體的路況和各種目標,大幅提升了輔助駕駛算法的性能。江西目標跟蹤解決慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。
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現(xiàn)了檢測的過程。在訓(xùn)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(xùn)練,學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計了一個密集采樣的框架,能夠?qū)W習(xí)到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。
成都慧視光電技術(shù)有限公司研發(fā)的“慧眼”雙光相機,采用平行雙光路光學(xué)設(shè)計。產(chǎn)品可同時采集可見光和紅外兩路模擬視頻數(shù)據(jù),并基于采集到的實時視頻流,實現(xiàn)目標鎖定、目標跟蹤功能。目標鎖定與跟蹤狀態(tài)下,產(chǎn)品可在輸出視頻圖像的同時,輸出目標相對與產(chǎn)品光軸的實時視線角信息(方位、俯仰),可實現(xiàn)監(jiān)視、預(yù)警、跟蹤等信息處理。可應(yīng)用于海防監(jiān)控、邊境監(jiān)控、航道監(jiān)控、海島監(jiān)控、港口碼頭、海事安全、漁政執(zhí)法、海域動態(tài)監(jiān)控、生態(tài)環(huán)境保護、反恐高空瞭望等遠距離晝夜監(jiān)控場合?;垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。
目標檢測和跟蹤在許多應(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(fù)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(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(gòu)。它將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,通過單次前向傳播即可同時預(yù)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。RK3588作為工業(yè)級圖像處理板能夠進行大量的目標識別信息處理。高效目標跟蹤報價行情
慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。陜西目標跟蹤報價行情
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(jié)構(gòu)的導(dǎo)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(yù)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。可以用卡爾曼濾波器來實現(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。陜西目標跟蹤報價行情