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目標跟蹤企業商機

安全生產一直是發展過程中不變的話題。當前,我國建筑行業正處于高速發展階段,不少建筑工地陸續開工,建筑行業安全也越發受到社會各界的關注。該行業以事故高發、危險系數高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環境中。一般情況下,工地開工都會對工人進行安全教育培訓,并且設有安全監管人員,但純人力監管,常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監控等設備來輔助人力監管是一個很好的補充,但是傳統監控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧視光電基于AI圖像處理的監控監管方案就應運而生。給我推薦一個做跟蹤板卡的企業?廣東目標跟蹤功效

目標跟蹤

然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提取;特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經建立的特征模板進行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象,實現對目標的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規則性,所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標發生旋轉,則部分特征點會消失,新的特征點會出現,因此需要對匹配模板進行更新。重慶目標跟蹤性價比工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。

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很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤,沒有目標的類別先驗。在實際應用中,還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,它的跟蹤就主要由檢測來實現,比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型,比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。

隨著社區等安防向著智能化的進一步發展,越來越多的領域對傳統意義上的視頻監控提出了更加的嚴格要求,雖然傳統監控系統已經可以滿足人們“眼見為實”的要求,但同時這種監控系統要求監控人員不得不始終看著監視屏幕,獲得視頻信息,通過人為的理解和判斷,才能得到相應的結論,做出相應的決策。因此,讓監控人員長期盯著眾多的電視監視器成了一項非常繁重的任務。特別在一些監控點較多的情況下,監控人員幾乎無法做到完整的監控。有沒有做全國產后跟蹤版的公司?

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從軟件的角度來看,整個視頻跟蹤系統主要是由電視攝像機及控制、圖像獲取模塊、圖像顯示模塊、數據庫,運動檢測,目標跟蹤,報警輸入和人機接口模塊等組成的。視覺計算模塊是視頻跟蹤系統的重點,是實現目標檢測和跟蹤的關鍵,如圖3所示。一般采取先檢測后跟蹤(Detect-before-Track)方式,目標的檢測和跟蹤是緊密結合的。檢測是跟蹤的前因,并為跟蹤提供了目標的信息(如目標的位置,大小,模式和速度估計等),而跟蹤則是檢測的延續,實時利用檢測得到的知識去驗證目標的存在。RK3588處理板,智慧視覺應用開發板。廣東目標跟蹤功效

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行目標識別。廣東目標跟蹤功效

云臺的旋轉將直接改變攝像機的視野,因此對于云臺的控制必須謹慎且準確。錯誤的控制會使目標從視野中消失,導致跟蹤的失敗。此外,如果云臺的控制幅度過小,可能會達不到目標回到視野中心的目的,目標也同樣極易丟失。相反如果在對目標運動速度有可靠估計的前提下,提前將目標移到視野中目標運動方向的另一側,將為此后跟蹤目標贏得更多的時間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理,應該對于不同的情況采取不同的控制策略。對于情況的劃分主要取決于目標的可靠性和速度的穩定性。廣東目標跟蹤功效

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