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江蘇多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤

來源: 發(fā)布時間:2024-06-29

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進(jìn)行目標(biāo)的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機(jī)的運(yùn)動,跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域,視頻信號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;現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進(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?;垡昍K3399板卡可以用于大型公共停車場。江蘇多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測和跟蹤在許多應(yīng)用中都具有重要的意義,例如智能監(jiān)控、自動駕駛和人機(jī)交互等。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法需要多次掃描圖像,并使用復(fù)雜的特征提取和分類器來識別目標(biāo)。然而,這些方法在實(shí)時性和準(zhǔn)確性上存在一定的限制。隨著YOLO算法的出現(xiàn),目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法。與傳統(tǒng)方法相比,YOLO算法采用了全新的思路和架構(gòu)。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題,通過單次前向傳播即可同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的位置和類別。這使得YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性上具備了明顯優(yōu)勢。河南多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。

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基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是:通過目標(biāo)檢測,找到目標(biāo);對目標(biāo)特征進(jìn)行描述,初步估計目標(biāo)的運(yùn)動矢量;根據(jù)運(yùn)動狀態(tài),進(jìn)入目標(biāo)跟蹤,對傳感器的姿態(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,對目標(biāo)特征進(jìn)行更新,并對目標(biāo)的運(yùn)動進(jìn)行預(yù)測后,進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測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。

之所以能產(chǎn)生這種可見運(yùn)動或表觀運(yùn)動,是因?yàn)槲矬w以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因?yàn)橄鄼C(jī)在移動(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運(yùn)動都是極其重要的。它可用來追蹤運(yùn)動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持?jǐn)z像機(jī)拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運(yùn)動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運(yùn)動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運(yùn)動,稱為稀疏運(yùn)動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運(yùn)動,稱為稠密運(yùn)動)跟蹤視頻中的特征點(diǎn)從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點(diǎn)分析圖像,可以使計算機(jī)視覺算法更加實(shí)高效。無人機(jī)可能會受到敵方勢力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾,造成不同幅度的振動,從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

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目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn),可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤;又可根據(jù)運(yùn)動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息,比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時,跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定,對于跟蹤小目標(biāo)效果很好,可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索,計算量較大,非常費(fèi)時間,所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng);其次,算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變,否則會導(dǎo)致匹配精度下降,造成運(yùn)動目標(biāo)的丟失。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的嗎?遼寧無線目標(biāo)跟蹤

慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車場。江蘇多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤這兩個任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對目標(biāo)跟蹤任務(wù),微軟亞洲研究院提出了一種通過目標(biāo)檢測技術(shù)來解決的新視角,采用簡潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測+小樣本學(xué)習(xí)”框架,在多個主流數(shù)據(jù)集上均取得了杰出性能。目標(biāo)跟蹤(Object tracking)與目標(biāo)檢測(Object detection)是計算機(jī)視覺中兩個經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶指定跟蹤目標(biāo),然后在視頻的每一幀中給出該目標(biāo)所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標(biāo)位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機(jī)器理解圖片視頻的內(nèi)容,為后續(xù)的進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。江蘇多系統(tǒng)適配目標(biāo)跟蹤