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，通過有目的的提取序列圖像中的過零點(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。慧視RV1126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

對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況，通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài)，并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對(duì)后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標(biāo)。在攝像機(jī)控制時(shí)，采取估計(jì)提前量的控制策略也對(duì)跟蹤有很大的幫助?？刂茢z像機(jī)，使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè)，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時(shí)間和機(jī)會(huì)。在本實(shí)驗(yàn)序列中尤為明顯，目標(biāo)基本上保持由左上向右下運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì)，根據(jù)對(duì)目標(biāo)速度的估計(jì)，則攝像機(jī)提前將目標(biāo)定為視野中心偏上偏左的區(qū)域，對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)加提前估計(jì)量。江西人防目標(biāo)跟蹤RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過85%。

人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤

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，是尤其需要研究的。在研究中，研究如何差，如何自動(dòng)得到差圖像的分割門限，如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別及跟蹤？

從軟件的角度來看，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。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）。青海附近目標(biāo)跟蹤

國(guó)產(chǎn)化跟蹤板哪家好？移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇

如今，無人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域，無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度，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，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇