目标跟踪基本参数
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目标跟踪企业商机

目标跟踪时,多维度、多层级信息融合也十分重要。为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性,现有的检测与跟踪算法通常对时域、空域、频域等不同特征信息进行融合,综合利用各种冗余、互补信息提升算法的精确性与鲁棒性.然而,目前大多算法还只是对单一时间、单一空间的多尺度信息进行融合,使用者可以考虑从时间、推理等不同维度,对特征、决策等不同层级的多源互补信息进行融合,提升检测与跟踪的准确性。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板采用了RK3588高性能芯片,工业级的处理能力能够运用到诸多行业。RK2588搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。浙江国产化目标跟踪

目标跟踪

视觉目标跟踪是指在视频图像序列的各帧图像中找到被跟踪的目标。基于区域的跟踪的基本思想是通过图像分割或预先人为确定,提取包含着运动目标的运动变化的区域范围作为匹配的目标模板,然后把目标模板与实时图像在所有可能位置上进行叠加,然后计算某种图像相似性度量的相应值,其比较大相似性相对应的位置就是目标的位置,Jorge等人提出的区域跟踪算法不仅利用了分割结果来给跟踪提供信息,同时也能利用跟踪所提供的信息改善分割效果,把连续帧的目标匹配起来跟踪目标。辽宁质量目标跟踪国产化跟踪板卡生产厂家—慧视光电。

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基于特征匹配的跟踪方法不考虑运动目标的整体特征,通过有目的的提取序列图像中的过零点、边缘轮廓、线段等相关特征或是部分特性,并建立匹配模板,对目标对象进行特征匹配,达到对目标对象跟踪的目的。假定运动目标可以由惟一的特征**表达,搜索到该相应的特征就认为跟踪上了运动目标。除了用单一的特征来实现跟踪外,还可以采用多个特征信息融合在一起作为跟踪特征。该算法主要包括特征提取和特征匹配两个方面。其中,特征提取指的是针对所包含的目标对象的序列图像选择合适的目标跟踪特性。

视觉目标跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度和运动轨迹等,从而进行下一步的处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的检测任务。根据跟踪目标的数量可以将跟踪算法分为单目标跟踪与多目标跟踪。相比单目标跟踪而言,多目标跟踪问题更加复杂和困难。多目标跟踪问题需要考虑视频序列中多个单独目标的位置、大小等数据,多个目标各自外观的变化、不同的运动方式、动态光照的影响以及多个目标之间相互遮挡、合并与分离等情况均是多目标跟踪问题中的难点。全国产化处理板哪家好?

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目标跟踪是在首帧中给定待跟踪目标的情况下,对目标进行特征提取,对感兴趣区域进行分析;然后在后续图像中找到相似的特征和感兴趣区域,并对目标在下一帧中的位置进行预测。作为计算机视觉领域的一个热点研究方向,目标跟踪一直都是一项具有挑战性的工作。目标跟踪技术在导弹制导、智能监控系统、视频检索、无人驾驶、人机交互和工业机器人等领域具有重要的作用。从上世纪50年代目标跟踪的起源到现今,尽管已有大量的研究成果,但是在复杂条件下实现实时准确的跟踪依旧难以实现。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。电力应急目标跟踪售后服务

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很多跟踪方法都是对通用目标的跟踪,没有目标的类别先验。在实际应用中,还有一个重要的跟踪是特定物体的跟踪,比如人脸跟踪、手势跟踪和人体跟踪等。特定物体的跟踪与前面介绍的方法不同,它更多地依赖对物体训练特定的检测器。人脸跟踪由于它的明显特征,它的跟踪就主要由检测来实现,比如早期的Viola-Jones检测框架和当前利用深度学习的人脸检测或人脸特征点检测模型。手势跟踪在应用主要集中在跟踪特定的手型,比如跟踪手掌或者拳头。设定特定的手型可以方便地训练手掌或拳头的检测器。浙江国产化目标跟踪

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