序列图像的差异通常是运动目标检测和跟踪的出发点,认为目标的运动是图像差异的根本原因。但是,这是建立在背景本身不运动的前提下的。因此,在许多跟踪系统中,比如车载,由于车的振动导致传感器位置的变化,表现在图像上就是背景的运动,因此在做差图像和背景自动更新之前,都必须先经过配准,即让所有图像在都同一个坐标系之下,以消除背景的运动。在不同的应用场合,配准的方法多种多样,比如当两个图像之间只有平移变化时,计算出它们的平移量即可实现配准;由于平移变化对图像的相位信息影响较大,在频率域利用相位相关可以实现配准。工程师以RV1126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。国产化目标跟踪应用
随着社区等安防向着智能化的进一步发展,越来越多的领域对传统意义上的视频监控提出了更加的严格要求,虽然传统监控系统已经可以满足人们“眼见为实”的要求,但同时这种监控系统要求监控人员不得不始终看着监视屏幕,获得视频信息,通过人为的理解和判断,才能得到相应的结论,做出相应的决策。因此,让监控人员长期盯着众多的电视监视器成了一项非常繁重的任务。特别在一些监控点较多的情况下,监控人员几乎无法做到完整的监控。光纤数据目标跟踪厂家电话工程师以RK3588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。
实际上,跟踪和检测是分不开的,比如传统TLD框架使用的在线学习检测器,或KCF密集采样训练的检测器,以及当前基于深度学习的卷积特征跟踪框架。一方面,跟踪能够保证速度上的需要,而检测能够有效地修正跟踪的累计误差。不同的应用场合对跟踪的要求也不一样,比如特定目标跟踪中的人脸跟踪,在跟踪成功率、准确度和鲁棒性方面都有具体的要求。另外,跟踪的另一个分支是多目标跟踪(MultipleObjectTracking)。多目标跟踪并不是简单的多个单目标跟踪,因为它不仅涉及到各个目标的持续跟踪,还涉及到不同目标之间的身份识别、自遮挡和互遮挡的处理,以及跟踪和检测结果的数据关联等。
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。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。
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。工程师以RK3399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。光纤数据目标跟踪厂家电话
RV1126处理板,智慧视觉应用开发板。国产化目标跟踪应用
人工智能起源于上个世纪五十年代,被誉为新时代工业发展的引擎。随着技术的发展,为了使得计算机可以拥有像人眼一样感知、分析、处理现实世界的能力,六十年代初,人工智能衍生出了一个重要的分支,计算机视觉。在计算机视觉的研究过程中,学者们为了阐述“根据目标在视频中的某一帧状态来估计其在后续帧中的状态”,一个新的学科——目标跟踪应运而生。目标跟踪是计算机视觉和机器人研发领域的重要分支,在人机交互、安全监控、自动驾驶、城市交通、军领域、医疗诊断等领域都发挥了重要的作用,其主要功能就是在视频图像中遍历感兴趣的区域,并在接下来的视频帧中对其进行跟踪国产化目标跟踪应用