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江蘇目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-08-25

實(shí)現(xiàn)這些功能的技術(shù)中,圖像處理基于AI圖像處理板這一傳感器。板卡具備快速圖像處理識(shí)別的硬件能力,植入相應(yīng)的AI算法,無(wú)人機(jī)就相當(dāng)于裝上了“智慧眼”,而且這個(gè)“智慧眼”居于高空,能夠在一個(gè)定點(diǎn),俯瞰大范圍,實(shí)時(shí)監(jiān)控貨物的存放狀態(tài)。遠(yuǎn)程控制技術(shù)基于網(wǎng)絡(luò)通信,通過(guò)和圖像處理板的結(jié)合,能夠?qū)崿F(xiàn)低延時(shí)低帶寬的圖像傳輸處理。在實(shí)際落地應(yīng)用中,可以采用成都慧視開(kāi)發(fā)的高性能圖像處理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,就是無(wú)人機(jī)的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,能夠根據(jù)無(wú)人機(jī)型號(hào)進(jìn)行接口定制,整體尺寸在40mm×40mm×10mm左右(核心板+接口板),小巧的外形即便是小型無(wú)人機(jī)也能夠裝上。此外,板卡整體功耗在4W左右,不會(huì)過(guò)多增加無(wú)人機(jī)的負(fù)擔(dān)。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。江蘇目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

目標(biāo)跟蹤

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(wèn)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(mén)限,如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。貴州目標(biāo)跟蹤參考價(jià)格RK3588作為慧視光電開(kāi)發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。

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2010年以前,目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點(diǎn)的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法,使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向,迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上。首先Meanshift會(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模,比如利用目標(biāo)的顏色分布來(lái)描述目標(biāo),然后計(jì)算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形,早期也用于人臉跟蹤。由于Meanshift方法的快速計(jì)算,它的很多改進(jìn)方法也一直適用至今。

另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后,經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無(wú)法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對(duì)理解跟蹤過(guò)程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用,常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)降本增效。

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視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù),由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo),這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化,并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外,多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù),即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象,MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來(lái)生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。青海目標(biāo)跟蹤功能

RK3588圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國(guó)產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。江蘇目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品

在周界安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫(huà)無(wú)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(guò)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(guò)可見(jiàn)光實(shí)現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫(huà)面,在夜晚通過(guò)紅外實(shí)現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫(huà)面成像,使得一些光線(xiàn)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(guò)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(guò)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。江蘇目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品