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目標跟蹤基本參數
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目標跟蹤企業商機

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,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,實現對運動目標的行為理解,以完成更高一級的檢測任務。根據跟蹤目標的數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、大小等數據,多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態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。慧視光電開發的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤,讓目標無處可藏。比較好的目標跟蹤廠家電話

目標跟蹤

目標運動估計是根據目標在過去的位置對目標的運動規律加以總結,并以此對目標將來的運動狀態進行預測。正確的預測,可以縮小匹配的計算區域,大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統中由于被跟蹤的目標處于運動狀態,為了把目標始終保持在攝像機視野之內,必須對攝像機加以控制。在實際應用中,攝像機被固定在云臺上,云臺本身不做平移運動,但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰,從而帶動攝像機做相應運動。所以,對攝像機的控制就是對云臺的控制。比較好的目標跟蹤廠家電話RK3588作為慧視光電開發的全國產化工業級板卡,具備高性能、高精度的優點。

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視頻監控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰性的任務,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,因為目標的外觀會立即發生變化,并且會出現極端的遮擋。除此之外,多目標跟蹤框架需要執行多個任務,即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區分組內對象,MTT算法將ID與在特定時間內保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。

我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發現首先是在二戰時用作對敵機的預警系統,基本思想是讓雷達傳感器發射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。

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目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯系。針對目標跟蹤任務,微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角,采用簡潔、統一而高效的“目標檢測+小樣本學習”框架,在多個主流數據集上均取得了杰出性能。目標跟蹤(Object tracking)與目標檢測(Object detection)是計算機視覺中兩個經典的基礎任務。跟蹤任務需要由用戶指定跟蹤目標,然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內容,為后續的進一步分析打下基礎。成都RK3588智能跟蹤板提供商。比較好的目標跟蹤廠家電話

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在目標跟蹤領域,場景信息與目標狀態的融合十分重要,首先,場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點,能夠進行精確的目標跟蹤。比較好的目標跟蹤廠家電話

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