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目標跟蹤基本參數
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目標跟蹤企業商機

目標跟蹤時,多維度、多層級信息融合也十分重要。為了提高對運動目標表觀描述的準確度與可信性,現有的檢測與跟蹤算法通常對時域、空域、頻域等不同特征信息進行融合,綜合利用各種冗余、互補信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對單一時間、單一空間的多尺度信息進行融合,使用者可以考慮從時間、推理等不同維度,對特征、決策等不同層級的多源互補信息進行融合,提升檢測與跟蹤的準確性。成都慧視開發的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業級的處理能力能夠運用到諸多行業。目標跟蹤的板卡哪家做的好呀?青海質量目標跟蹤

目標跟蹤

2010年以前,目標跟蹤領域大部分采用一些經典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點的光流算法等。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會對目標進行建模,比如利用目標的顏色分布來描述目標,然后計算目標在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區域。Meanshift適用于目標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方法的快速計算,它的很多改進方法也一直適用至今。陜西視頻目標跟蹤RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板,該板卡采用國產高性能CPU,搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。

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實現這些功能的技術中,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別的硬件能力,植入相應的AI算法,無人機就相當于裝上了“智慧眼”,而且這個“智慧眼”居于高空,能夠在一個定點,俯瞰大范圍,實時監控貨物的存放狀態。遠程控制技術基于網絡通信,通過和圖像處理板的結合,能夠實現低延時低帶寬的圖像傳輸處理。在實際落地應用中,可以采用成都慧視開發的高性能圖像處理板,其中RV1126系列的Viztra-LE026圖像處理板,就是無人機的完美搭子。這款圖像處理板具備2.0TOPS的算力,能夠根據無人機型號進行接口定制,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人機也能夠裝上。此外,板卡整體功耗在4W左右,不會過多增加無人機的負擔。

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤,獲得運動目標的運動參數,如位置、速度、加速度和運動軌跡等,從而進行下一步的處理與分析,實現對運動目標的行為理解,以完成更高一級的檢測任務。根據跟蹤目標的數量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言,多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數據,多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點。RK3399圖像處理板識別概率超過85%。

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傳統意義上的根據視頻的變化率報警,隨著由于計算機的廣泛應用和數字圖像的發展,由于其設置的不靈活、虛警率高、不抗干擾及接口等方面的原因,正慢慢地面臨淘汰;另外,在重要的場所,比如具有戰略意義的油田油庫,*倉庫,重要的機密場所、辦公地點,水利大壩等等,傳統意義上的由人員操作控制鍵盤,鎖定目標,控制云臺的運動來跟蹤目標的模式,由于存在監視范圍大、人易疲勞和連續反應速度遲緩等方面的缺陷,這些領域對自動視頻跟蹤的需求日益迫切。RV1126處理板如何實現目標的識別及跟蹤?湖北目標跟蹤好選擇

慧視RV1126圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。青海質量目標跟蹤

在目標跟蹤領域,場景信息與目標狀態的融合十分重要,首先,場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點,能夠進行精確的目標跟蹤。青海質量目標跟蹤

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