視頻目標跟蹤廠家電話

之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效。RK2588搭載AI智能算法，實現(xiàn)目標識別與跟蹤。視頻目標跟蹤廠家電話

視頻自動跟蹤系統(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。在自動跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動跟蹤、毫米波雷達跟蹤以及激光雷達跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機從不運動的的目標檢測與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(即目標在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實現(xiàn)控制攝像機轉(zhuǎn)動來對目標進行跟蹤。數(shù)據(jù)目標跟蹤聯(lián)系方式全國產(chǎn)化智能處理板應(yīng)用廣闊。

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

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，板卡將自帶目標識別算法，能夠?qū)ξ⑿』鹦瞧鸬骄_識別的功能，一旦目標區(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。RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務(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)過處理后，輸出一堆目標物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標物體”的定義上。對于檢測任務(wù)來說，目標物體屬于預(yù)先定義好的某幾個類別，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務(wù)來說，目標物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體，如圖1右圖所示。實際上，如果我們將每一個跟蹤的個體當(dāng)成是一個類別的話，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測任務(wù)，稱為個體檢測（Instance Detection）?；垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。海南無源目標跟蹤

RV1126搭載AI智能算法，實現(xiàn)目標識別與跟蹤。視頻目標跟蹤廠家電話

由于侵入的目標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是非常困難的。然而，目標的運動導(dǎo)致了其運動時間內(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，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高，因此采用突出目標的方法，需要在配準的前提下進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是研究的方向。視頻目標跟蹤廠家電話