随着社区等安防向着智能化的进一步发展,越来越多的领域对传统意义上的视频监控提出了更加的严格要求,虽然传统监控系统已经可以满足人们“眼见为实”的要求,但同时这种监控系统要求监控人员不得不始终看着监视屏幕,获得视频信息,通过人为的理解和判断,才能得到相应的结论,做出相应的决策。因此,让监控人员长期盯着众...
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。慧视微型双光吊舱非常适用于无人机领域。高效目标跟踪哪里买
2010年以前,目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征点的光流算法等。Meanshift方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法,使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向,迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift会对目标进行建模,比如利用目标的颜色分布来描述目标,然后计算目标在下一帧图像上的概率分布,从而迭代得到局部密集的区域。Meanshift适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形,早期也用于人脸跟踪。由于Meanshift方法的快速计算,它的很多改进方法也一直适用至今。宁夏电力应急目标跟踪有没有做全国产后跟踪版的公司?
如今,无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域,无人机能够到达人无法触及的一些角度,能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业,晚上巡检是必不可少的环节,并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题,在白天,一般的相机效果很好,能够看到非常清晰的监控画面,但是到了晚上,就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机,在晚上光源不佳时,就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器,即使在漆黑的夜晚,通过红外成像也能展现出清晰的画面。
当两个图像之间还有旋转或比例变化时,往往使用基于控制点的方法进行图像配准。所谓特征点匹配就是在一帧图像中寻找具有不变性质的结构—特征点,例如,灰度局部极大值、局部边缘、角等,与另一帧图像中的同类特征点作匹配,从而求得该两帧图像之间的变换关系。从现实的观点看,在全部特征点中,只有部分能得到正确的匹配,这是因为特征点寻找算法并非完美无缺。特征点匹配方法具有:处理的数据量不断减少、可能匹配的数目少于互相关方法和受照度、几何的变化影响较小的优点。根据具体的振动情况,选择合适的特征点和速度较快的匹配策略是该任务研究的重点。目前的研究工作都致力于图像间的自动配准,如直接相关匹配,基于图像分割技术的配准,利用封闭轮廓的形心作为控制点的配准等。稳定的跟踪算法哪家好?
作为社区的基本单元,小区是智慧城市建设的重要一环,而在安防领域,小区更是守护家庭的门户,如何更加高效的守护小区安全是社区创新基层治理的探索方向。经过技术的不断革新,智慧安防逐渐成为这个方向。通过在小区传统人防、物防、技防的基础上,应用人工智能、物联网等当前先进的信息化技术,对居民小区安防系统进行智能化升级,加强对社区人、车、事、物、地、组织“信息进行感知”,打造并集成出入口、智能门禁、信息卡口、移动巡防、视频监控、报警联防、信息发布、停车场、访客、梯控等产品及子系统,也包括智慧物管安防综合平台,实现数据的统一汇聚、统一管理。跟踪板卡的定制哪家比较好?电力应急目标跟踪产品
RK3399图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。高效目标跟踪哪里买
序列图像的差异通常是运动目标检测和跟踪的出发点,认为目标的运动是图像差异的根本原因。但是,这是建立在背景本身不运动的前提下的。因此,在许多跟踪系统中,比如车载,由于车的振动导致传感器位置的变化,表现在图像上就是背景的运动,因此在做差图像和背景自动更新之前,都必须先经过配准,即让所有图像在都同一个坐标系之下,以消除背景的运动。在不同的应用场合,配准的方法多种多样,比如当两个图像之间只有平移变化时,计算出它们的平移量即可实现配准;由于平移变化对图像的相位信息影响较大,在频率域利用相位相关可以实现配准。高效目标跟踪哪里买
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