很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤，沒有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢(shì)跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型。手勢(shì)跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測(cè)器。智能圖像跟蹤在機(jī)場(chǎng)周界中的應(yīng)用。湖南如何目標(biāo)跟蹤

人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支，計(jì)算機(jī)視覺。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤安全目標(biāo)跟蹤價(jià)格信息有沒有做全國產(chǎn)后跟蹤版的公司？

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤，所謂自動(dòng)視頻跟蹤，是利用視頻的圖像信號(hào)，自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位，自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域，視頻信號(hào)一般都是可見光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào)；現(xiàn)在，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域，以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題。

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前，我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中。一般情況下，工地開工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管，常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎?。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生。RK3588跟蹤板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)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(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體?；垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。無線目標(biāo)跟蹤性價(jià)比

RV1126處理板，智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板。湖南如何目標(biāo)跟蹤

基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)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(diǎn)、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(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配，達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤外，還可以采用多個(gè)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(gè)方面。其中，特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。湖南如何目標(biāo)跟蹤