目标跟踪基本参数
  • 品牌
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  • 定制
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目标跟踪企业商机

在周界安防领域,传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别,当出现可疑人物有翻越等入侵行为时,监控能够立即锁定跟踪目标人物,并向安保室发出警报,安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹,便于纠察。此外,针对于夜间监控的不足,慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像,白天通过可见光实现区域的监控画面,在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像,使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像,避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域,通过智能监控联动,实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知,规避安全风险,实现小区的安全管理。慧视光电的RK3588跟踪板怎么样?湖北目标跟踪检测

目标跟踪

相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面提到的TLD或Struck,他们都会在每一帧中随机地挑选一些块进行训练,学习到的特征是这些随机子窗口的特征,而CSK作者设计了一个密集采样的框架,能够学习到一个区域内所有图像块的特征。湖北附近目标跟踪RK3588处理板,智慧视觉应用开发板。

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很多跟踪方法都是对通用目标的跟踪,没有目标的类别先验。在实际应用中,还有一个重要的跟踪是特定物体的跟踪,比如人脸跟踪、手势跟踪和人体跟踪等。特定物体的跟踪与前面介绍的方法不同,它更多地依赖对物体训练特定的检测器。人脸跟踪由于它的明显特征,它的跟踪就主要由检测来实现,比如早期的Viola-Jones检测框架和当前利用深度学习的人脸检测或人脸特征点检测模型。手势跟踪在应用主要集中在跟踪特定的手型,比如跟踪手掌或者拳头。设定特定的手型可以方便地训练手掌或拳头的检测器。

视觉跟踪技术是计算机视觉领域(人工智能分支)的一个重要课题,有着重要的研究意义;且在导弹制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究,视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展,使得视觉跟踪算法不只是局限于传统的机器学习方法,更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习(神经网络)和相关滤波器等方法,并取得了鲁棒(robust)、精确、稳定的结果。慧视光电开发的慧视AI图像处理板,采用了国产高性能CPU。

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对于目标被暂时遮挡的情况,通过设定目标状态为暂时丢失状态,并以上一次目标的位置和速度继续对后续的目标位置进行预测,在后续图像中可以再次重新找回目标。在摄像机控制时,采取估计提前量的控制策略也对跟踪有很大的帮助。控制摄像机,使目标提前摆到视野中目标运动方向的另一侧,可以为以后的跟踪赢得更多的跟踪时间和机会。在本实验序列中尤为明显,目标基本上保持由左上向右下运动的趋势,根据对目标速度的估计,则摄像机提前将目标定为视野中心偏上偏左的区域,对目标运动加提前估计量。全国产化智能处理板应用广阔。广东目标跟踪推荐厂家

慧视RK3588图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。湖北目标跟踪检测

检测器的输出通常被用作跟踪设备的输入,跟踪设备的输出被提供给运动预测算法,该算法预测物体在接下来的几秒钟内将移动到哪里。然而,在无检测跟踪中,情况并非如此。基于DFT的模型要求必须在首帧中手动初始化固定数量的对象,然后必须在随后的帧中对这些对象进行定位。DFT是一项困难的任务,因为关于要跟踪的对象的信息有限,而且这些信息不清楚。结果,初始边界框与背景中的感兴趣对象近似,并且对象的外观可能随着时间的推移而急剧改变。
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