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河南目標(biāo)跟蹤性價比

來源: 發(fā)布時間:2024-05-13

成都慧視光電技術(shù)有限公司的RK3588圖像處理板是采用國內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上自主研發(fā)的智能算法圖像處理板,植入其自主研發(fā)的智能圖像算法,基于輸入的可見光或者紅外的視頻流,可實時對目標(biāo)進(jìn)行自主檢測、識別或者手動鎖定,同時可以根據(jù)輸出目標(biāo)的靶量信息,對目標(biāo)進(jìn)行實時跟蹤。支持二次開發(fā),方便客戶快速集成?;垩壑悄軋D像處理板是慧視光電在國內(nèi)AI智能芯片基礎(chǔ)上,自主研發(fā)的具有智能圖像算法的處理板,可實時實現(xiàn)對目標(biāo)的自主檢測、識別、跟蹤或者人為的鎖定、跟蹤,是目前國內(nèi)少數(shù)能夠提供穩(wěn)定成熟的國產(chǎn)化智能圖像處理平臺的單位之一?;垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。河南目標(biāo)跟蹤性價比

目標(biāo)跟蹤

通常,遮擋可以分為三種情況:目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標(biāo)之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,因為難以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運動目標(biāo)進(jìn)行,并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時,預(yù)測目標(biāo)的可能位置,一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標(biāo)的位置,也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計。遼寧耐用目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤的板卡哪家做的好呀?

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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。首先Meanshift會對目標(biāo)進(jìn)行建模,比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo),然后計算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形,早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計算,它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。

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)。成都RK3399智能跟蹤板提供商。

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目標(biāo)跟蹤時,多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級的處理能力能夠運用到諸多行業(yè)。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的嗎?快速目標(biāo)跟蹤推薦廠家

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基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運動目標(biāo)的整體特征,通過有目的的提取序列圖像中的過零點、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性,并建立匹配模板,對目標(biāo)對象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對目標(biāo)對象跟蹤的目的。假定運動目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá),搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運動目標(biāo)。除了用單一的特征來實現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個方面。其中,特征提取指的是針對所包含的目標(biāo)對象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。河南目標(biāo)跟蹤性價比