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甘肅目標(biāo)跟蹤解決

來源: 發(fā)布時間:2024-06-30

目標(biāo)檢測和跟蹤是計算機視覺領(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)檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進技術(shù),YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進展。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算法有望在實時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點。甘肅目標(biāo)跟蹤解決

目標(biāo)跟蹤

視覺目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)?;趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運動目標(biāo)的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,然后把目標(biāo)模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加,然后計算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來給跟蹤提供信息,同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來跟蹤目標(biāo)。廣東比較好的目標(biāo)跟蹤工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(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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檢測器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運動預(yù)測算法,該算法預(yù)測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此。基于DFT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進行定位。DFT是一項困難的任務(wù),因為關(guān)于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。

目標(biāo)運動估計是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運動規(guī)律加以總結(jié),并以此對目標(biāo)將來的運動狀態(tài)進行預(yù)測。正確的預(yù)測,可以縮小匹配的計算區(qū)域,大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運動狀態(tài),為了把目標(biāo)始終保持在攝像機視野之內(nèi),必須對攝像機加以控制。在實際應(yīng)用中,攝像機被固定在云臺上,云臺本身不做平移運動,但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰,從而帶動攝像機做相應(yīng)運動。所以,對攝像機的控制就是對云臺的控制。智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)降本增效。

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在周界安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能?;垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別,當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時,監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物,并向安保室發(fā)出警報,安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過智能監(jiān)控聯(lián)動,實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預(yù)警通知,規(guī)避安全風(fēng)險,實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。RK3588處理板,智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板。高效目標(biāo)跟蹤好選擇

RK3399搭載AI智能算法,實現(xiàn)目標(biāo)識別與跟蹤。甘肅目標(biāo)跟蹤解決

相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問題,利用傅立葉變換快速實現(xiàn)了檢測的過程。在訓(xùn)練分類器時,一般認為離目標(biāo)位置較近的是正樣本,而離目標(biāo)較遠的認為是負樣本。回顧前面提到的TLD或Struck,他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計了一個密集采樣的框架,能夠?qū)W習(xí)到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。甘肅目標(biāo)跟蹤解決