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來源: 發(fā)布時間:2024-08-26

視覺跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域(人工智能分支)的一個重要課題,有著重要的研究意義;且在導彈制導、視頻監(jiān)控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展,使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機器學習方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學習(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。RV1126處理板如何實現(xiàn)目標的識別及跟蹤?移動目標跟蹤哪里買

目標跟蹤

視覺目標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?;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的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板,然后把目標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)幀的目標匹配起來跟蹤目標。移動目標跟蹤哪里買國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊?

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目標跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,并得到廣泛應(yīng)用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置,計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中,目標可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。

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。在訓練分類器時,一般認為離目標位置較近的是正樣本,而離目標較遠的認為是負樣本?;仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck,他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練,學習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習到一個區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征。RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

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由于侵入的目標的形狀和顏色等特征是難以固定的,再加上監(jiān)控的場景,即背景往往比較復(fù)雜,只利用一個單幀圖像就找出移動的目標是非常困難的。然而,目標的運動導致了其運動時間內(nèi),監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化,所以,使用圖像序列分析往往是比較有效的,而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大,系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣,圖像傳輸?shù)木嚯x較遠,從而導致圖像的信噪比不高,因此采用突出目標的方法,需要在配準的前提下進行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中,要研究的問題有,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系,是簡單的圖像差的值,還是多幅之間差的最大值,還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自動得到差圖像的分割門限,如何減小背景和突出目標是研究的方向。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。移動目標跟蹤哪里買

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目標跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標的情況下,對目標進行特征提取,對感興趣區(qū)域進行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對目標在下一幀中的位置進行預(yù)測。作為計算機視覺領(lǐng)域的一個熱點研究方向,目標跟蹤一直都是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。目標跟蹤技術(shù)在導彈制導、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機交互和工業(yè)機器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀50年代目標跟蹤的起源到現(xiàn)今,盡管已有大量的研究成果,但是在復(fù)雜條件下實現(xiàn)實時準確的跟蹤依舊難以實現(xiàn)。移動目標跟蹤哪里買