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黑龍江目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-02-24

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?;垡旳I算法是無(wú)人設(shè)備的“眼睛”。黑龍江目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

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)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。吉林質(zhì)量目標(biāo)跟蹤RK3399處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤?

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目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一,并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對(duì)焦、無(wú)人機(jī)的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢(shì)跟蹤等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運(yùn)動(dòng)軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置,計(jì)算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中,目標(biāo)可能會(huì)呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開(kāi)。

新疆地緣遼闊、日照豐富,因此是我國(guó)光伏儲(chǔ)能發(fā)達(dá)的區(qū)域之一。為了保障光伏基地的正常運(yùn)作,周期性的巡檢必不可少,傳統(tǒng)模式下需要人工一步一個(gè)腳印走出來(lái),隨著現(xiàn)在無(wú)人機(jī)的廣落地應(yīng)用,這種大面積大范圍的巡檢也迎來(lái)了效率的飛躍。光伏基地每隔一段地方就會(huì)有一個(gè)鐵塔,這些“駐塔式”機(jī)巢就是無(wú)人機(jī)的“巢穴”,無(wú)人機(jī)從這里起飛,進(jìn)行巡邏,再回到這里進(jìn)行充電,循環(huán)往復(fù)。得益于智慧化的建設(shè),這些巡檢無(wú)人機(jī)有自主巡飛、自動(dòng)巡檢的能力,可完成以機(jī)巢為中心5公里范圍內(nèi)的輸配電線路和變電設(shè)備網(wǎng)格化巡檢任務(wù)。成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國(guó)產(chǎn)化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。

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利用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等,飛在高空的無(wú)人機(jī)比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野,更能搜集掌握全局信息,再通過(guò)和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無(wú)人機(jī)識(shí)別的過(guò)程中會(huì)遇到很多問(wèn)題,比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時(shí),識(shí)別的精度可能就會(huì)受到影響。AI識(shí)別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法,它不是一成不變的,它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境,因此對(duì)于AI算法的訓(xùn)練也必不可少。慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。質(zhì)量目標(biāo)跟蹤有什么

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無(wú)人機(jī)及其相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理方式,為倉(cāng)儲(chǔ)帶來(lái)了智能化的革新。傳統(tǒng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理,需要人工進(jìn)行地毯式巡檢,這種方式效率低,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。另外,對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)安全的監(jiān)管不能做到時(shí)效性,反應(yīng)速度也具有滯后性。而全新的無(wú)人機(jī)巡檢模式,基于先進(jìn)的圖像傳感器、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、AI等,使得無(wú)人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)高效安全的自主巡邏,無(wú)需過(guò)多的人工介入。一旦無(wú)人機(jī)檢測(cè)識(shí)別到危險(xiǎn),就能夠立即發(fā)出警報(bào),甚至可能提前預(yù)警,滯后性將得到改善。黑龍江目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品