在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài)的融合十分重要,首先,場(chǎng)景信息包含了豐富的環(huán)境上下文信息,對(duì)場(chǎng)景信息進(jìn)行分析及充分利用,能夠有效地獲取場(chǎng)景的先驗(yàn)知識(shí),降低復(fù)雜的背景環(huán)境以及場(chǎng)景中與目標(biāo)相似的物體的干擾;同樣地,對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確描述有助于提升檢測(cè)與跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性.總之,嘗試研究結(jié)合背景信息和前景目標(biāo)信息的分析方法,融合場(chǎng)景信息與目標(biāo)狀態(tài),將有助于提高算法的實(shí)用性能?;垡暪怆婇_發(fā)的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點(diǎn),能夠進(jìn)行精確的目標(biāo)跟蹤。RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。工業(yè)目標(biāo)跟蹤參考價(jià)格
成都慧視開發(fā)的RK3588系列高性能圖像處理板Viztra-HE030,能夠在-40℃~65℃的環(huán)境中進(jìn)行工作,用在寒冷的北方冬天電力巡檢領(lǐng)域,可以有效支撐無人機(jī)的穩(wěn)定工作。此外,這款板卡的存儲(chǔ)溫度范圍在-55℃~75℃,遇到更加極端寒冷的天氣時(shí),不使用也能夠有效抗寒。RK3588屬于旗艦機(jī)芯片,搭載八核64位CPU,主頻高達(dá)2.4GHz。集成ARMMali-G610MP4四核GPU,內(nèi)置AI加速器NPU,可提供6Tops算力,用在電力巡檢領(lǐng)域能夠快速穩(wěn)定處理復(fù)雜的場(chǎng)景,幫助進(jìn)行保供電工作。哪些目標(biāo)跟蹤好選擇AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識(shí)別。
利用無人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別能夠幫助我們提升許多工作效率,在很多行業(yè)都有應(yīng)用。像安防巡檢、交通管理等,飛在高空的無人機(jī)比傳統(tǒng)的地面巡邏更有視野,更能搜集掌握全局信息,再通過和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無人機(jī)識(shí)別的過程中會(huì)遇到很多問題,比如當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜時(shí),識(shí)別的精度可能就會(huì)受到影響。AI識(shí)別算法是一種深度學(xué)習(xí)的算法,它不是一成不變的,它也需要適應(yīng)不同的環(huán)境,因此對(duì)于AI算法的訓(xùn)練也必不可少。
目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié),并以此對(duì)目標(biāo)將來的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。正確的預(yù)測(cè),可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域,大幅的降低匹配計(jì)算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi),必須對(duì)攝像機(jī)加以控制。在實(shí)際應(yīng)用中,攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上,云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng),但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰,從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng)。所以,對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)的控制。工程師以RK3399核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。
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)。Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國(guó)內(nèi)智能AI芯片。江西目標(biāo)跟蹤有哪些
RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理。工業(yè)目標(biāo)跟蹤參考價(jià)格
由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的,再加上監(jiān)控的場(chǎng)景,即背景往往比較復(fù)雜,只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動(dòng)的目標(biāo)是非常困難的。然而,目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)時(shí)間內(nèi),監(jiān)控場(chǎng)景圖像的連續(xù)變化,所以,使用圖像序列分析往往是比較有效的,而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大,系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣,圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn),從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高,因此采用突出目標(biāo)的方法,需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中,要研究的問題有,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系,是簡(jiǎn)單的圖像差的值,還是多幅之間差的最大值,還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自動(dòng)得到差圖像的分割門限,如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。工業(yè)目標(biāo)跟蹤參考價(jià)格