我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng),基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據(jù)時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應用。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。遼寧高效目標跟蹤
自動化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機的模擬信號通過視頻電纜傳送至計算機,計算機通過視頻采集卡將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號,該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計算機CRT上顯示,同時傳送至內(nèi)存進行目標檢測或跟蹤(根據(jù)需要可同時進行硬盤錄像),計算機根據(jù)算法的運算結(jié)果來控制攝像機的云臺,這個控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機的云臺接口來完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報警輸入設(shè)備啟動。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價的多媒體卡長時間地、連續(xù)地通過總線傳送到計算機的顯存而帶來的死屏、CPU的占用及總線的占用等問題。遼寧高效目標跟蹤慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。
序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發(fā)點,認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運動的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動導致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運動,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,即讓所有圖像在都同一個坐標系之下,以消除背景的運動。在不同的應用場合,配準的方法多種多樣,比如當兩個圖像之間只有平移變化時,計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準;由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關(guān)可以實現(xiàn)配準。
目標跟蹤時,多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級的處理能力能夠運用到諸多行業(yè)。AI圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。
在深度學習中,解決訓練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預訓練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預訓練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓練數(shù)據(jù)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后,在單張訓練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。遼寧高效目標跟蹤
成都RK3399智能跟蹤板提供商。遼寧高效目標跟蹤
實際上,跟蹤和檢測是分不開的,比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學習檢測器,或KCF密集采樣訓練的檢測器,以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面,跟蹤能夠保證速度上的需要,而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外,跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理,以及跟蹤和檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。遼寧高效目標跟蹤