基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的整體特征,通過(guò)有目的的提取序列圖像中的過(guò)零點(diǎn)、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性,并建立匹配模板,對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá),搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個(gè)特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個(gè)方面。其中,特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。貴州目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格
成都慧視開(kāi)發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動(dòng)視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號(hào),自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位,自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng),跟蹤和鎖定目標(biāo)。過(guò)去在安防領(lǐng)域,視頻信號(hào)一般都是可見(jiàn)光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào);現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問(wèn)題。企業(yè)目標(biāo)跟蹤工程穩(wěn)定的跟蹤算法哪家好?
對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況,通過(guò)設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對(duì)后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),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(shí),采取估計(jì)提前量的控制策略也對(duì)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(dòng)方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時(shí)間和機(jī)會(huì)。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(dòng)的趨勢(shì),根據(jù)對(duì)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(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)加提前估計(jì)量。
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(lèi)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(lèi)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)?;垡昍K3399PRO板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。
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(chē)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?。加入科技的力量如監(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?;垡暪怆妼?duì)RK3588跟蹤板進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)AI智能應(yīng)用。穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤參考價(jià)格
成都慧視的跟蹤版是國(guó)產(chǎn)化的嗎?貴州目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格
相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問(wèn)題,利用傅立葉變換快速實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的過(guò)程。在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí),一般認(rèn)為離目標(biāo)位置較近的是正樣本,而離目標(biāo)較遠(yuǎn)的認(rèn)為是負(fù)樣本。回顧前面提到的TLD或Struck,他們都會(huì)在每一幀中隨機(jī)地挑選一些塊進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機(jī)子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計(jì)了一個(gè)密集采樣的框架,能夠?qū)W習(xí)到一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。貴州目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格