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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

跟蹤任務(wù)與檢測(cè)任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來(lái)看,這兩個(gè)任務(wù)是極為相似的。它們均以圖片(或者視頻幀)作為模型的輸入,經(jīng)過(guò)處理后,輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對(duì)“目標(biāo)物體”的定義上。對(duì)于檢測(cè)任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類別,如圖1左圖所示;而對(duì)于跟蹤任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體,如圖1右圖所示。實(shí)際上,如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類別的話,跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測(cè)任務(wù),稱為個(gè)體檢測(cè)(Instance Detection)。慧視RK3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。海南目標(biāo)跟蹤好選擇

目標(biāo)跟蹤

視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng),一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中,且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上,jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的;非jun用領(lǐng)域,存在一些固定畫面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng);基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng),目前主要局限于簡(jiǎn)單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域),而且一般無(wú)法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來(lái)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。遼寧目標(biāo)跟蹤多少錢成都慧視開(kāi)發(fā)的RK3588跟蹤板怎么樣啊?

海南目標(biāo)跟蹤好選擇,目標(biāo)跟蹤

在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候(只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。

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(wèn)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。目標(biāo)跟蹤的板卡哪家做的好呀?

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序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運(yùn)動(dòng)的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動(dòng)導(dǎo)致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動(dòng),因此在做差圖像和背景自動(dòng)更新之前,都必須先經(jīng)過(guò)配準(zhǔn),即讓所有圖像在都同一個(gè)坐標(biāo)系之下,以消除背景的運(yùn)動(dòng)。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合,配準(zhǔn)的方法多種多樣,比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí),計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn);由于平移變化對(duì)圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視AI圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。遼寧目標(biāo)跟蹤解決

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國(guó)產(chǎn)化RV1126板的高性能圖像跟蹤板卡。海南目標(biāo)跟蹤好選擇

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過(guò)程中不變的話題。當(dāng)前,我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,不少建筑工地陸續(xù)開(kāi)工,建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中。一般情況下,工地開(kāi)工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn),并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎 <尤肟萍嫉牧α咳绫O(jiān)控等設(shè)備來(lái)輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充,但是傳統(tǒng)監(jiān)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(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生。海南目標(biāo)跟蹤好選擇

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無(wú)人機(jī)在軍備領(lǐng)域有著突出作用,它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查,還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中,在智能精細(xì)打擊領(lǐng)域,少不了人工智能的參與。通過(guò)人工智能的控制分析,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)打擊目標(biāo)的AI識(shí)別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時(shí)對(duì)方電子干擾的影響,盡可能保證無(wú)人機(jī)的重復(fù)使用,圖像處理設(shè)備顯然比無(wú)人機(jī)本身更...

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    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...
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