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人防目標(biāo)跟蹤型號

來源: 發(fā)布時間:2024-12-20

設(shè)想這樣一個場景:孫悟空在飛行過程中完成了一次變化(這里假設(shè)他變成了一只鳥),但這個變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的,而就是通過身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來完成的,這種情況下,檢測器應(yīng)該會在后續(xù)的檢測任務(wù)中失敗,因為設(shè)計好的檢測器只是為了檢測目標(biāo)孫悟空的存在,孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個目標(biāo),檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是,對于跟蹤設(shè)備就不一樣了,跟蹤目標(biāo),哪怕目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化,這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個過程,并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤。如何實現(xiàn)目標(biāo)識別及跟蹤?人防目標(biāo)跟蹤型號

目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤(Target Tracking)是近年來計算機(jī)視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一,它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進(jìn)行理解和描述,屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言,目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富,主要涉及到模式識別、圖像處理、計算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科知識;同時,動態(tài)場景中運動的快速分割、目標(biāo)的非剛性運動、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價值。智能化目標(biāo)跟蹤AI圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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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。

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(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)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(jī)從不運動的的目標(biāo)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(biāo)(即目標(biāo)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(jī)轉(zhuǎn)動來對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。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。

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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(xué)習(xí)檢測器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器,以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)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(yīng)用場合對跟蹤的要求也不一樣,比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤,在跟蹤成功率、準(zhǔn)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(biāo)跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個單目標(biāo)跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標(biāo)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。圖像識別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊!人防目標(biāo)跟蹤型號

RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。人防目標(biāo)跟蹤型號

基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標(biāo)的整體特征,通過有目的的提取序列圖像中的過零點、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,對目標(biāo)對象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對目標(biāo)對象跟蹤的目的。假定運動目標(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)為跟蹤上了運動目標(biāo)。除了用單一的特征來實現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個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方面。其中,特征提取指的是針對所包含的目標(biāo)對象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。人防目標(biāo)跟蹤型號