現(xiàn)在城市里面植被豐富,天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,就會容易引起火災(zāi)。國家明令禁止在公共場所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應(yīng)該予以應(yīng)用來彌補(bǔ)人力監(jiān)管的不足。在火星識別領(lǐng)域,慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識別能力,具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設(shè)備中內(nèi)置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標(biāo)識別算法,能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識別的功能,一旦目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應(yīng)時間越快,就越能杜絕火災(zāi)的發(fā)生,而快速響應(yīng)的火星識別技術(shù)就是人力監(jiān)管的得力幫手。全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價
隨著社區(qū)等安防向著智能化的進(jìn)一步發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)意義上的視頻監(jiān)控提出了更加的嚴(yán)格要求,雖然傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足人們“眼見為實”的要求,但同時這種監(jiān)控系統(tǒng)要求監(jiān)控人員不得不始終看著監(jiān)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(yīng)的結(jié)論,做出相應(yīng)的決策。因此,讓監(jiān)控人員長期盯著眾多的電視監(jiān)視器成了一項非常繁重的任務(wù)。特別在一些監(jiān)控點較多的情況下,監(jiān)控人員幾乎無法做到完整的監(jiān)控。寧夏靠譜的目標(biāo)跟蹤慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。
目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn),可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤;又可根據(jù)運動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息,比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時,跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定,對于跟蹤小目標(biāo)效果很好,可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索,計算量較大,非常費時間,所以在實際應(yīng)用中實用性不強(qiáng);其次,算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變,否則會導(dǎo)致匹配精度下降,造成運動目標(biāo)的丟失。
然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(jìn)行特征提取;特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對象,實現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤?;谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運動目標(biāo)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(guī)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(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點會消失,新的特征點會出現(xiàn),因此需要對匹配模板進(jìn)行更新。智能跟蹤板在無人機(jī)的應(yīng)用 。
YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,有幾個關(guān)鍵技術(shù)對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標(biāo)定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測等技術(shù),以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等。跟蹤板卡的定制哪家比較好?什么目標(biāo)跟蹤多少錢
慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價
另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點,然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點,統(tǒng)計得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點,刪除置信度不佳的特征點,以此來適應(yīng)目標(biāo)在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后,經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對理解跟蹤過程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用,常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價