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浙江放心目标跟踪

关键词: 浙江放心目标跟踪 目标跟踪

2024.10.19

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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。RV1126图像处理板的目标识别能力突出。浙江放心目标跟踪

目标跟踪

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。江苏目标跟踪工程慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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通常,遮挡可以分为三种情况:目标间遮挡、背景遮挡、自遮挡。对于目标之间的相互遮挡,可以选择根据目标的位置和目标特征的先验知识来处理这一问题。而对于场景结构的导致的部分遮挡此方法则难以判断,因为难以辨认究竟是目标形状发生变化还是发生遮挡。所以,处理遮挡问题的通用方法是用线性或非线性动态建模方法对运动目标进行,并在目标发生遮挡时,预测目标的可能位置,一直到目标重新出现时再修正它的位置。可以用卡尔曼滤波器来实现估计目标的位置,也可以用粒子滤波对目标做状态估计。

成都慧视开发的图像跟踪板能够实现高精度的自动目标视频跟踪,所谓自动视频跟踪,是利用视频的图像信号,自动进行目标的检测、识别、定位,自动控制云台和摄像机的运动,跟踪和锁定目标。过去在安防领域,视频信号一般都是可见光的摄像机产生的PAL制或NTSC制的模拟信号;现在,随着320x240左右分辨率的非制冷的红外热象仪的价格进一步下降,热成像传感器将由jun用领域进入安防领域,以弥补CCD摄像机的夜晚成象质量差和非全天候等的问题。工程师以RK3399PRO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。

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检测器的输出通常被用作跟踪设备的输入,跟踪设备的输出被提供给运动预测算法,该算法预测物体在接下来的几秒钟内将移动到哪里。然而,在无检测跟踪中,情况并非如此。基于DFT的模型要求必须在首帧中手动初始化固定数量的对象,然后必须在随后的帧中对这些对象进行定位。DFT是一项困难的任务,因为关于要跟踪的对象的信息有限,而且这些信息不清楚。结果,初始边界框与背景中的感兴趣对象近似,并且对象的外观可能随着时间的推移而急剧改变。
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RK3399PRO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。浙江放心目标跟踪

目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务,微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角,采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架,在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪(Object tracking)与目标检测(Object detection)是计算机视觉中两个经典的基础任务。跟踪任务需要由用户指定跟踪目标,然后在视频的每一帧中给出该目标所在的位置,通常由一系列的矩形边界框表示。而检测任务旨在定位图片中某几类物体的坐标位置。对物体的检测、识别和跟踪能够有效地帮助机器理解图片视频的内容,为后续的进一步分析打下基础。浙江放心目标跟踪

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