網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

通常，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標(biāo)之間的相互遮擋，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識來處理這一問題。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷，因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時，預(yù)測目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來實(shí)現(xiàn)估計目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計。RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識別及跟蹤？網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

之所以能產(chǎn)生這種可見運(yùn)動或表觀運(yùn)動,是因?yàn)槲矬w以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因?yàn)橄鄼C(jī)在移動(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運(yùn)動都是極其重要的。它可用來追蹤運(yùn)動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持?jǐn)z像機(jī)拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運(yùn)動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運(yùn)動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運(yùn)動,稱為稀疏運(yùn)動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運(yùn)動,稱為稠密運(yùn)動)跟蹤視頻中的特征點(diǎn)從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點(diǎn)分析圖像,可以使計算機(jī)視覺算法更加實(shí)高效。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式圖像識別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊！

識別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對同一識別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動拉框，但是這個過程的痛苦只有做過的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個20秒時長30幀的視頻就多達(dá)兩三百張畫面需要標(biāo)注，如果視頻時長或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫面將會更多。小編曾試過標(biāo)注一個時長為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標(biāo)注的畫面竟然多達(dá)5000多張，當(dāng)我標(biāo)注到500張的時候，整個人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動，望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。

經(jīng)過算法的不斷升級驗(yàn)證，Viztra-LE026圖像處理板能夠以30Hz的幀率跟蹤像素為2*2的目標(biāo)，能夠識別**小像素為12*12的目標(biāo)，整個延遲不高于100ms，識別精度能夠大于85%。無人機(jī)作業(yè)，續(xù)航是使用者首要考慮的。Viztra-LE026的設(shè)計正是考慮了這項(xiàng)因素，首先重量上就不會給無人機(jī)增加過多負(fù)擔(dān)，尺寸方面也無需過多空間，低于4W的功耗對于整個無人機(jī)的續(xù)航影響也是微乎其微。綜合這些特點(diǎn)，可見Viztra-LE026圖像處理板和無人機(jī)的完美契合，將是各領(lǐng)域打造智能無人機(jī)的得力助手?；垡昍K3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動場景對象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計算量較大，非常費(fèi)時間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動目標(biāo)的丟失。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。遼寧無線目標(biāo)跟蹤

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式

激光反無設(shè)備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設(shè)備部署在預(yù)定區(qū)域，AI圖像處理板在算法的加持下，實(shí)現(xiàn)對禁飛區(qū)域空中目標(biāo)的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發(fā)現(xiàn)、鎖定、處置目標(biāo)，在數(shù)秒內(nèi)利用高能激光毀傷無人機(jī)目標(biāo)。要想到達(dá)更加精細(xì)的識別目的，板卡的性能很關(guān)鍵，同時視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量同樣重要。高幀頻的相機(jī)能夠捕捉更多畫面細(xì)節(jié)，這樣高性能圖像處理板在進(jìn)行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發(fā)的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點(diǎn)，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)處理。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤聯(lián)系方式