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目標(biāo)跟蹤基本參數(shù)
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目標(biāo)跟蹤企業(yè)商機(jī)

多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動(dòng)物、人、車、建筑物等,與矩形標(biāo)注框等方法相比,多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時(shí)形態(tài),通過大量的多邊形標(biāo)注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中,標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具,將點(diǎn)連接起來形成一個(gè)封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度,相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力,如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo),則極大地影響工作效率。成都慧視的跟蹤版是國(guó)產(chǎn)化的!貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

目標(biāo)跟蹤

然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提取;特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對(duì)象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場(chǎng)合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對(duì)于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點(diǎn)會(huì)消失,新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn),因此需要對(duì)匹配模板進(jìn)行更新。流暢目標(biāo)跟蹤廠家電話慧視RK3588板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)。

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如今,無人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域,無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度,能夠很大程度上擴(kuò)大安防檢查的覆蓋面。在工地、電力、化工等行業(yè),晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié),并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題,在白天,一般的相機(jī)效果很好,能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面,但是到了晚上,就心有余而力不足。這是因?yàn)橐郧按蠖鄶?shù)相機(jī)都是可見光相機(jī),在晚上光源不佳時(shí),就會(huì)出現(xiàn)成像模糊、漆黑。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器,即使在漆黑的夜晚,通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面。

RK3588作為瑞芯微國(guó)產(chǎn)化旗艦級(jí)芯片,用在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,通常情況下跟蹤幀率都在50Hz左右,這已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。但在許多特殊領(lǐng)域,如軍備、邊防,高幀頻的視頻輸出能夠在極短的時(shí)間內(nèi)捕捉到更多的畫面,實(shí)現(xiàn)高速動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的連續(xù)拍攝。高幀頻的目標(biāo)跟蹤則能夠獲得更多的目標(biāo)細(xì)節(jié),便于做出下一步判斷。許多中低端性能的由于算力等因素?zé)o法達(dá)到這樣的需求,但RK3588作為性能怪,6.0TOPS的算力開發(fā)潛力無限。成都慧視就針對(duì)于這樣的需求場(chǎng)景,在硬件的支持下,定制開發(fā)出能夠支撐100Hz跟蹤算法,從而打造出能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)100Hz目標(biāo)跟蹤的整合方案。慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像。

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基于視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的一般流程是:通過目標(biāo)檢測(cè),找到目標(biāo);對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行描述,初步估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量;根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),進(jìn)入目標(biāo)跟蹤,對(duì)傳感器的姿態(tài),比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整;跟蹤到目標(biāo)后,對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行更新,并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)后,進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測(cè)與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多。慧視光電開發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識(shí)別。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤批發(fā)商

慧視光電致力于跟蹤板卡定制。貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

視覺目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤,獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),如位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等,從而進(jìn)行下一步的處理與分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解,以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言,多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù),多個(gè)目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動(dòng)方式、動(dòng)態(tài)光照的影響以及多個(gè)目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點(diǎn)。貴州目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

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無人機(jī)在軍備領(lǐng)域有著突出作用,它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查,還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中,在智能精細(xì)打擊領(lǐng)域,少不了人工智能的參與。通過人工智能的控制分析,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)打擊目標(biāo)的AI識(shí)別。選擇這樣的方式,能夠減少末端打擊時(shí)對(duì)方電子干擾的影響,盡可能保證無人機(jī)的重復(fù)使用,圖像處理設(shè)備顯然比無人機(jī)本身更...

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    2010年以前,目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法,使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向,迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上...
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與目標(biāo)跟蹤相關(guān)的問題
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