目标检测和跟踪在许多应用中都具有重要的意义,例如智能监控、自动驾驶和人机交互等。传统的目标检测算法需要多次扫描图像,并使用复杂的特征提取和分类器来识别目标。然而,这些方法在实时性和准确性上存在一定的限制。随着YOLO算法的出现,目标检测和跟踪领域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一种基于...
近年来,我国多地智慧城市建设取得较好的成效,诸多创新技术和解决方案得到广泛应用。而在智慧停车方面,许多公共场所也开始逐步落地应用。一车一杆的系统,智能识别进出入车辆,控制车辆进出入,统计车位空缺数,在很大程度上能够优化公共停车场的交通拥堵等问题,能够提高安全和通行效率。智慧停车闸道装有车牌识别的机箱,该机箱集摄像头、图像处理板、显示屏、内存卡等设备于一体,其中图像处理板内置车牌识别算法,在摄像头获取车牌照片后,板卡算法就能进行快速又高精度的信息识别,并上传数据到后端控制中心,能够有效控制车辆的合理出入,方面管理者优化管理。成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RV1126板的高性能图像跟踪板卡。靠谱的目标跟踪经验丰富
对于目标被暂时遮挡的情况,通过设定目标状态为暂时丢失状态,并以上一次目标的位置和速度继续对后续的目标位置进行预测,在后续图像中可以再次重新找回目标。在摄像机控制时,采取估计提前量的控制策略也对跟踪有很大的帮助。控制摄像机,使目标提前摆到视野中目标运动方向的另一侧,可以为以后的跟踪赢得更多的跟踪时间和机会。在本实验序列中尤为明显,目标基本上保持由左上向右下运动的趋势,根据对目标速度的估计,则摄像机提前将目标定为视野中心偏上偏左的区域,对目标运动加提前估计量。福建移动目标跟踪RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。
2010年以前,目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征点的光流算法等。Meanshift方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法,使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向,迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift会对目标进行建模,比如利用目标的颜色分布来描述目标,然后计算目标在下一帧图像上的概率分布,从而迭代得到局部密集的区域。Meanshift适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形,早期也用于人脸跟踪。由于Meanshift方法的快速计算,它的很多改进方法也一直适用至今。工程师以RV1126核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。
目标跟踪算法具有不同的分类标准,可根据检测图像序列的性质分为可见光图像跟踪和红外图像跟踪;又可根据运动场景对象分为静止背景目标跟踪和运动背景下的目标跟踪。由于基于区域的目标跟踪算法用的是目标的全局信息,比如灰度、色彩、纹理等。因此当目标未被遮挡时,跟踪精度非常高、跟踪非常稳定,对于跟踪小目标效果很好,可信度高。但是在灰度级的图像上进行匹配和全图搜索,计算量较大,非常费时间,所以在实际应用中实用性不强;其次,算法要求目标不能有太大的遮挡及其形变,否则会导致匹配精度下降,造成运动目标的丢失。成都慧视的跟踪版是国产化的吗?甘肃目标跟踪功能
慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。靠谱的目标跟踪经验丰富
安全生产一直是发展过程中不变的话题。当前,我国建筑行业正处于高速发展阶段,不少建筑工地陆续开工,建筑行业安全也越发受到社会各界的关注。该行业以事故高发、危险系数高而闻名,建筑工人常常暴露于高处坠落、电气和化学危险以及涉及重型机械和车辆的环境中。一般情况下,工地开工都会对工人进行安全教育培训,并且设有安全监管人员,但纯人力监管,常常因为疏忽大意酿成悲剧。加入科技的力量如监控等设备来辅助人力监管是一个很好的补充,但是传统监控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案就应运而生。靠谱的目标跟踪经验丰富
目标检测和跟踪在许多应用中都具有重要的意义,例如智能监控、自动驾驶和人机交互等。传统的目标检测算法需要多次扫描图像,并使用复杂的特征提取和分类器来识别目标。然而,这些方法在实时性和准确性上存在一定的限制。随着YOLO算法的出现,目标检测和跟踪领域取得了重大突破。YOLO算法概述YOLO算法是一种基于...
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