相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面...
视频自动跟踪系统,一般都是用在露天的、较大地域范围的监控系统中,且边跟踪边录像。在自动跟踪系统的发展上,jun用上的视频自动跟踪、毫米波雷达跟踪以及激光雷达跟踪等是比较成熟的;非jun用领域,存在一些固定画面、摄像机从不运动的的目标检测与跟踪系统;基于带红外线的、常用在演播室或者会议室的、很近距离的跟踪系统,目前主要局限于简单背景(如室内环境下)、大目标(即目标在视频图像中占较大区域),而且一般无法实现控制摄像机转动来对目标进行跟踪。慧视AI算法是无人设备的“眼睛”。甘肃目标跟踪进货价
基于视频目标检测和跟踪的一般流程是:通过目标检测,找到目标;对目标特征进行描述,初步估计目标的运动矢量;根据运动状态,进入目标跟踪,对传感器的姿态,比如水平方位、垂直方位和焦距等进行调整;跟踪到目标后,对目标特征进行更新,并对目标的运动进行预测后,进入下一轮的跟踪过程。目标跟踪检测与跟踪涉及到的技术细节很多。慧视光电开发的高性能目标跟踪图像跟踪板在自研目标跟踪算法的作用下,能够实现高精度低延迟的视频目标锁定跟踪。目标跟踪设备RK3399处理板如何实现目标的识别及跟踪?
在目标跟踪领域,场景信息与目标状态的融合十分重要,首先,场景信息包含了丰富的环境上下文信息,对场景信息进行分析及充分利用,能够有效地获取场景的先验知识,降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰;同样地,对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性.总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态,将有助于提高算法的实用性能。慧视光电开发的图像处理板,具备高性能、高精度的特点,能够进行精确的目标跟踪。
现在城市里面植被丰富,天气干燥时加上不少树林落叶、枯枝和枯草,在室外烧纸、点火或乱扔烟头,就会容易引起火灾。国家明令禁止在公共场所吸烟,因此除了法律的约束,更加便捷的手段应该予以应用来弥补人力监管的不足。在火星识别领域,慧视光电开发的RV1126图像处理板,凭借小巧精悍的性能,优异的识别能力,具有重要作用。通过在传统监控、摄像头等设备中内置RV1126图像处理板,板卡将自带目标识别算法,能够对微小火星起到精确识别的功能,一旦目标区域出现火星,就能立刻向监管人员发出警报。反应时间越快,就越能杜绝火灾的发生,而快速响应的火星识别技术就是人力监管的得力帮手。慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。
由于侵入的目标的形状和颜色等特征是难以固定的,再加上监控的场景,即背景往往比较复杂,只利用一个单帧图像就找出移动的目标是非常困难的。然而,目标的运动导致了其运动时间内,监控场景图像的连续变化,所以,使用图像序列分析往往是比较有效的,而且适合于低信噪比的情况。由于监控系统通常监控的视野比较大,系统设置的环境较为恶劣,图像传输的距离较远,从而导致图像的信噪比不高,因此采用突出目标的方法,需要在配准的前提下进行多帧能量积累和噪声抑制。在该技术中,要研究的问题有,相邻的两幅或多幅图像之间的关系是什么关系,是简单的图像差的值,还是多幅之间差的最大值,还是其他的与图像减法之间的其他函数关系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自动得到差图像的分割门限,如何减小背景和突出目标是研究的方向。RK3588处理板,智慧视觉应用开发板。省时省力目标跟踪检测
无人机可能会受到敌方势力或者强风等因素干扰,造成不同幅度的振动,从而影响板卡能否正常完成任务。甘肃目标跟踪进货价
在周界安防领域,传统的摄像头有画无声并不具备报警功能。慧视AI图像处理板能够赋能监控进行AI识别,当出现可疑人物有翻越等入侵行为时,监控能够立即锁定跟踪目标人物,并向安保室发出警报,安保室人员能够通过监控的AI跟踪锁定找到可疑人员的移动轨迹,便于纠察。此外,针对于夜间监控的不足,慧视双光吊舱识别装置能够实现昼夜成像,白天通过可见光实现区域的监控画面,在夜晚通过红外实现道路或者目标区域的画面成像,使得一些光线较差的区域也能实现清晰成像,避免被可疑人员钻空。这样就能在小区出入口、室外路口、周界、园区活动空间、地下室以及高空抛物防控等重要区域,通过智能监控联动,实现小区全天候、24小时可视化报警监控。通过及时预警通知,规避安全风险,实现小区的安全管理。甘肃目标跟踪进货价
相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面...
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