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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)

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面,用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場視頻,此時,用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺,即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài),當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場設(shè)備的預(yù)警信號后,將自動向攝像機(jī)云臺發(fā)出控制信號,控制攝像機(jī)將發(fā)生報警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上,并同時按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距,視野大小等。然后系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)入運(yùn)動檢測,檢測當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動目標(biāo),如果有運(yùn)動目標(biāo),則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述,提交給目標(biāo)跟蹤模塊,對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過程中,系統(tǒng)將作日志,記錄事故位置、時間等,同時對采集到的圖像作硬盤錄像。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環(huán)境下正常完成工作的關(guān)鍵手段。寧夏目標(biāo)跟蹤誠信推薦

目標(biāo)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)控的場景,即背景往往比較復(fù)雜,只利用一個單幀圖像就找出移動的目標(biāo)是非常困難的。然而,目標(biāo)的運(yùn)動導(dǎo)致了其運(yùn)動時間內(nèi),監(jiān)控場景圖像的連續(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。寧夏目標(biāo)跟蹤誠信推薦無人機(jī)可能會受到敵方勢力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾,造成不同幅度的振動,從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

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目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,對目標(biāo)進(jìn)行特征提取,對感興趣區(qū)域進(jìn)行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)研究方向,目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今,盡管已有大量的研究成果,但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。

對于目標(biāo)被暫時遮擋的情況,通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測,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,采取估計(jì)提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助。控制攝像機(jī),使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機(jī)會。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)動的趨勢,根據(jù)對目標(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,對目標(biāo)運(yùn)動加提前估計(jì)量。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。

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當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時,往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn),例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看,在全部特征點(diǎn)中,只有部分能得到正確的匹配,這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無缺。特征點(diǎn)匹配方法具有:處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)具體的振動情況,選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn),如直接相關(guān)匹配,基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn),利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。寧夏目標(biāo)跟蹤誠信推薦

AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識別。寧夏目標(biāo)跟蹤誠信推薦

無人機(jī)的智能化是推動低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎,打造智能無人機(jī)需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用,其中圖像處理板的目標(biāo)檢測識別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點(diǎn)深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產(chǎn)化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設(shè)計(jì),尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達(dá)2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)實(shí)時自主檢測、識別,并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標(biāo)。寧夏目標(biāo)跟蹤誠信推薦

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    序列圖像的差異通常是運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動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,因此在做差圖像和背景自動更新之前,都必須先經(jīng)過配準(zhǔn),即讓所有圖像在都同一個坐標(biāo)...
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與目標(biāo)跟蹤相關(guān)的問題
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