省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-10-18

目標(biāo)跟蹤是在首幀中給定待跟蹤目標(biāo)的情況下,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取,對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分析;然后在后續(xù)圖像中找到相似的特征和感興趣區(qū)域,并對(duì)目標(biāo)在下一幀中的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,目標(biāo)跟蹤一直都是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈制導(dǎo)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、視頻檢索、無人駕駛、人機(jī)交互和工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的作用。從上世紀(jì)50年代目標(biāo)跟蹤的起源到現(xiàn)今,盡管已有大量的研究成果,但是在復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤依舊難以實(shí)現(xiàn)。無人機(jī)可能會(huì)受到敵方勢(shì)力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾,造成不同幅度的振動(dòng),從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

目標(biāo)跟蹤

視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域(人工智能分支)的一個(gè)重要課題,有著重要的研究意義;且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究,視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展,使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和相關(guān)濾波器等方法,并取得了魯棒(robust)、精確、穩(wěn)定的結(jié)果。國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)跟蹤銷售廠家慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。

省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決,目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)任務(wù)有著密切的聯(lián)系。針對(duì)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(cè)技術(shù)來解決的新視角,采用簡(jiǎn)潔、統(tǒng)一而高效的“目標(biāo)檢測(cè)+小樣本學(xué)習(xí)”框架,在多個(gè)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(cè)(Object detection)是計(jì)算機(jī)視覺中兩個(gè)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(cè)任務(wù)旨在定位圖片中某幾類物體的坐標(biāo)位置。對(duì)物體的檢測(cè)、識(shí)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)。

在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面,用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場(chǎng)視頻,此時(shí),用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺(tái),即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài),當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場(chǎng)設(shè)備的預(yù)警信號(hào)后,將自動(dòng)向攝像機(jī)云臺(tái)發(fā)出控制信號(hào),控制攝像機(jī)將發(fā)生報(bào)警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上,并同時(shí)按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距,視野大小等。然后系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入運(yùn)動(dòng)檢測(cè),檢測(cè)當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述,提交給目標(biāo)跟蹤模塊,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過程中,系統(tǒng)將作日志,記錄事故位置、時(shí)間等,同時(shí)對(duì)采集到的圖像作硬盤錄像。圖像識(shí)別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊!

省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決,目標(biāo)跟蹤

在周界安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報(bào)警功能?;垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識(shí)別,當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時(shí),監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物,并向安保室發(fā)出警報(bào),安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動(dòng)軌跡,便于糾察。此外,針對(duì)于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識(shí)別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,白天通過可見光實(shí)現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過紅外實(shí)現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實(shí)現(xiàn)清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動(dòng)空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過智能監(jiān)控聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時(shí)可視化報(bào)警監(jiān)控。通過及時(shí)預(yù)警通知,規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)小區(qū)的安全管理。RK3588跟蹤板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤?企業(yè)目標(biāo)跟蹤哪里買

RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過85%。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù),YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測(cè)和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤解決