跟蹤任務(wù)與檢測(cè)任務(wù)有著密切的關(guān)系。從輸入輸出的形式上來(lái)看,這兩個(gè)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(guò)處理后,輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對(duì)“目標(biāo)物體”的定義上。對(duì)于檢測(cè)任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個(gè)類別,如圖1左圖所示;而對(duì)于跟蹤任務(wù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個(gè)體,如圖1右圖所示。實(shí)際上,如果我們將每一個(gè)跟蹤的個(gè)體當(dāng)成是一個(gè)類別的話,跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測(cè)任務(wù),稱為個(gè)體檢測(cè)(Instance Detection)。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。可靠目標(biāo)跟蹤功效
目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過(guò)引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù),YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測(cè)和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。甘肅目標(biāo)跟蹤技術(shù)圖像識(shí)別跟蹤可以在有些領(lǐng)域代替人員實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)!
近年來(lái),我國(guó)多地智慧城市建設(shè)取得較好的成效,諸多創(chuàng)新技術(shù)和解決方案得到廣泛應(yīng)用。而在智慧停車方面,許多公共場(chǎng)所也開(kāi)始逐步落地應(yīng)用。一車一桿的系統(tǒng),智能識(shí)別進(jìn)出入車輛,控制車輛進(jìn)出入,統(tǒng)計(jì)車位空缺數(shù),在很大程度上能夠優(yōu)化公共停車場(chǎng)的交通擁堵等問(wèn)題,能夠提高安全和通行效率。智慧停車閘道裝有車牌識(shí)別的機(jī)箱,該機(jī)箱集攝像頭、圖像處理板、顯示屏、內(nèi)存卡等設(shè)備于一體,其中圖像處理板內(nèi)置車牌識(shí)別算法,在攝像頭獲取車牌照片后,板卡算法就能進(jìn)行快速又高精度的信息識(shí)別,并上傳數(shù)據(jù)到后端控制中心,能夠有效控制車輛的合理出入,方面管理者優(yōu)化管理。
自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào),該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示,同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像),計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來(lái)控制攝像機(jī)的云臺(tái),這個(gè)控制過(guò)程是通過(guò)通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機(jī)的云臺(tái)接口來(lái)完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動(dòng)可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報(bào)警輸入設(shè)備啟動(dòng)。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價(jià)的多媒體卡長(zhǎng)時(shí)間地、連續(xù)地通過(guò)總線傳送到計(jì)算機(jī)的顯存而帶來(lái)的死屏、CPU的占用及總線的占用等問(wèn)題。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車)。

差圖像作為經(jīng)典、常勝不衰的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,有其合理性,因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)能夠?qū)е聢D像的變化,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系,或當(dāng)前圖像與背景圖像之間的關(guān)系,尤其是圖像差的關(guān)系,能較好地體現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)所帶來(lái)的變化。復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤由于有良好的應(yīng)用前景,成為當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。圖像監(jiān)控系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)是監(jiān)控移動(dòng)的目標(biāo),它們或是非法侵入,或是通過(guò)關(guān)鍵的場(chǎng)景,總之是移動(dòng)才帶來(lái)了對(duì)它們實(shí)施監(jiān)控的可能。因此尋找移動(dòng)的目標(biāo)是圖像監(jiān)控的關(guān)鍵。RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。可靠目標(biāo)跟蹤功效
無(wú)人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾,造成不同幅度的振動(dòng),從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。可靠目標(biāo)跟蹤功效
實(shí)際上,跟蹤和檢測(cè)是分不開(kāi)的,比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)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(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)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(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標(biāo)跟蹤并不是簡(jiǎn)單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤,因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別、自遮擋和互遮擋的處理,以及跟蹤和檢測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。可靠目標(biāo)跟蹤功效