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電力應急目標跟蹤有什么

來源: 發(fā)布時間:2024-09-01

通常,遮擋可以分為三種情況:目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷,因為難以辨認究竟是目標形狀發(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進行,并在目標發(fā)生遮擋時,預測目標的可能位置,一直到目標重新出現(xiàn)時再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標的位置,也可以用粒子濾波對目標做狀態(tài)估計。慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。電力應急目標跟蹤有什么

目標跟蹤

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發(fā)點,認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運動的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動導致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運動,因此在做差圖像和背景自動更新之前,都必須先經(jīng)過配準,即讓所有圖像在都同一個坐標系之下,以消除背景的運動。在不同的應用場合,配準的方法多種多樣,比如當兩個圖像之間只有平移變化時,計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準;由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關可以實現(xiàn)配準。電力應急目標跟蹤有什么RK3588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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當兩個圖像之間還有旋轉或比例變化時,往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質的結構—特征點,例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關系。從現(xiàn)實的觀點看,在全部特征點中,只有部分能得到正確的匹配,這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有:處理的數(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點。根據(jù)具體的振動情況,選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準,如直接相關匹配,基于圖像分割技術的配準,利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等。

很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤,沒有目標的類別先驗。在實際應用中,還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,比如人臉跟蹤、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,它更多地依賴對物體訓練特定的檢測器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn),比如早期的Viola-Jones檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型,比如跟蹤手掌或者拳頭。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。

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人工智能起源于上個世紀五十年代,被譽為新時代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術的發(fā)展,為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實世界的能力,六十年代初,人工智能衍生出了一個重要的分支,計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中,學者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標在視頻中的某一幀狀態(tài)來估計其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,一個新的學科——目標跟蹤應運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發(fā)領域的重要分支,在人機交互、安全監(jiān)控、自動駕駛、城市交通、軍領域、醫(yī)療診斷等領域都發(fā)揮了重要的作用,其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域,并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤慧視AI圖像處理板是高精度識別的板卡。網(wǎng)絡目標跟蹤多少錢

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我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng),基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據(jù)時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。電力應急目標跟蹤有什么