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(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)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(jué)中兩個(gè)經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶(hù)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(lèi)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)?;垡昍K3399PRO板卡可以用...
自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過(guò)視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)通過(guò)視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào),該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示,同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤(pán)錄像),計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來(lái)控制攝像機(jī)的云臺(tái),這個(gè)控制過(guò)程是通過(guò)通訊協(xié)議卡和雙絞線(xiàn)電纜和攝像機(jī)的云臺(tái)接口來(lái)完成的。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動(dòng)可以是人工的,也可以由系統(tǒng)的報(bào)警輸入設(shè)備啟動(dòng)。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,能夠避免廉價(jià)的多媒體卡長(zhǎng)時(shí)間地、連續(xù)地通過(guò)總線(xiàn)傳送到計(jì)算機(jī)的顯存而帶來(lái)的死屏、CPU的占用及總線(xiàn)的占用等問(wèn)題?;垡曃⑿碗p光吊艙非常適用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。...
人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代,被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎。隨著技術(shù)的發(fā)展,為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力,六十年代初,人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支,計(jì)算機(jī)視覺(jué)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究過(guò)程中,學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來(lái)估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支,在人機(jī)交互、安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、城市交通、軍領(lǐng)域、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域,并在接下來(lái)的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視RV1126圖像處理板,采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU...
設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景:孫悟空在飛行過(guò)程中完成了一次變化(這里假設(shè)他變成了一只鳥(niǎo)),但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的,而就是通過(guò)身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來(lái)完成的,這種情況下,檢測(cè)器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測(cè)任務(wù)中失敗,因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測(cè)器只是為了檢測(cè)目標(biāo)孫悟空的存在,孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo),檢測(cè)器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測(cè)到變化后的孫悟空的。但是,對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了,跟蹤目標(biāo),哪怕目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了巨大變化,這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過(guò)程,并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥(niǎo)的跟蹤。RV1126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)...
檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來(lái)的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無(wú)檢測(cè)跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對(duì)象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。 用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展。高效目標(biāo)跟蹤售后服務(wù)目標(biāo)跟蹤無(wú)人機(jī)是巡檢領(lǐng)域的空中巡檢員,搭載智慧“眼”的無(wú)人機(jī)能夠替代人工,實(shí)現(xiàn)自主巡檢。無(wú)人機(jī)可以搭載紅外光和可...
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...
騰訊開(kāi)發(fā)的機(jī)器人小五,采用輪、腿、足復(fù)合設(shè)計(jì),使得它具備越障能力的同時(shí),也保持了輪式機(jī)器人的運(yùn)行效率。每條腿都可以單獨(dú)伸長(zhǎng)縮短,能有效提升承載能力。裝上了雙編碼器大扭矩密度的執(zhí)行器后,就能承受住一般成年人的重量。將機(jī)器人用于養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域,能夠幫老人取快遞,抱老人起床,帶老人進(jìn)行活動(dòng)。機(jī)器人內(nèi)置RGBD相機(jī),在圖像處理板的賦能下,能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)周邊環(huán)境,進(jìn)行路線(xiàn)規(guī)劃和避障,以高效完成各項(xiàng)工作指令。同時(shí)能夠?qū)ξ矬w進(jìn)行AI識(shí)別,判斷老人位置、行為動(dòng)作,為老人的行動(dòng)做出幫助?;垡昍K3588圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤優(yōu)勢(shì)目標(biāo)跟蹤然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提取...
在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),傳統(tǒng)的糧庫(kù)害蟲(chóng)檢查方法是依靠人工巡檢,用肉眼觀察,逐倉(cāng)篩查的方法,這種方法覆蓋面不足且效率低下,篩查一次將耗費(fèi)工作人員的大量時(shí)間精力。隨著技術(shù)的發(fā)展,AI化的篩查逐步采用,通過(guò)算法的AI識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩查。方法基于高像素高清攝像機(jī),實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控糧庫(kù),一旦發(fā)現(xiàn)害蟲(chóng)就能夠立即向管理平臺(tái)發(fā)出告警,有效降低巡檢成本和壓力,提升工作效率。這之中,實(shí)現(xiàn)AI識(shí)別處理的傳感器同樣重要,面對(duì)復(fù)雜的糧庫(kù)環(huán)境,一個(gè)高性能能夠快速處理數(shù)據(jù)的圖像處理板是關(guān)鍵?;垡暪怆娀贏I圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。寧夏目標(biāo)跟蹤廠家電話(huà)目標(biāo)跟蹤長(zhǎng)時(shí)間一直進(jìn)行這樣的圖像標(biāo)注工作,那無(wú)疑是枯燥而乏味的,手酸...
利用無(wú)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(wú)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(guò)和地面巡邏的配合,能夠有效減少工作量。但是在無(wú)人機(jī)識(shí)別的過(guò)程中會(huì)遇到很多問(wèn)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?;垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能,變被動(dòng)為主動(dòng),提供多種能主動(dòng)預(yù)警的視頻分析和人臉識(shí)別黑白名單管理。貴州視頻目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤城市濕地公園是“城市之肺”,是生態(tài)建設(shè)的重要一環(huán),因此對(duì)于濕地公園的...
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(guò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)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(jué)中兩個(gè)經(jīng)典的基礎(chǔ)任務(wù)。跟蹤任務(wù)需要由用戶(hù)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(lèi)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)。RV1126圖像處理板是我司自主...
無(wú)人機(jī)的迅猛發(fā)展,使得無(wú)人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高,常見(jiàn)的有電子干擾、無(wú)人機(jī)識(shí)別對(duì)抗等方式。后者采用圖像識(shí)別技術(shù),通過(guò)在無(wú)人機(jī)攝像頭的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無(wú)人機(jī)識(shí)別的功能,為無(wú)人機(jī)對(duì)抗創(chuàng)造條件。由于無(wú)人機(jī)飛行速度極快,因此針對(duì)于這樣環(huán)境下的AI識(shí)別需要“與眾不同”的圖像處理板。我們都知道,當(dāng)視頻幀率越高時(shí),視頻越能夠體現(xiàn)畫(huà)面細(xì)節(jié)信息,而圖像識(shí)別算法正是逐幀進(jìn)行識(shí)別,因此,攝像頭捕捉到的畫(huà)面細(xì)節(jié)越多,識(shí)別的精度就會(huì)越高?;垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車(chē))。目標(biāo)跟蹤功能目標(biāo)跟蹤首先攝像機(jī)采用的是可見(jiàn)光高清攝像機(jī),具備1920*1080的分辨率,...
安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過(guò)程中不變的話(huà)題。當(dāng)前,我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,不少建筑工地陸續(xù)開(kāi)工,建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車(chē)輛的環(huán)境中。一般情況下,工地開(kāi)工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn),并且設(shè)有安全監(jiān)管人員,但純?nèi)肆ΡO(jiān)管,常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎?。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來(lái)輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充,但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生?;垡昍V1126圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車(chē))。河南流暢目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤...
視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過(guò)圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加,然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來(lái)給跟蹤提供信息,同時(shí)也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來(lái)跟蹤目標(biāo)。目標(biāo)跟蹤監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應(yīng)用比較廣的。耐用目標(biāo)跟蹤功能目標(biāo)跟蹤無(wú)人機(jī)只需要從基地起飛,就能夠?qū)χ付▍^(qū)域進(jìn)行巡檢,智能攝像頭能夠自動(dòng)問(wèn)診地面,識(shí)別...
成都慧視開(kāi)發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動(dòng)視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號(hào),自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位,自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng),跟蹤和鎖定目標(biāo)。過(guò)去在安防領(lǐng)域,視頻信號(hào)一般都是可見(jiàn)光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào);現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問(wèn)題。Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。視頻目標(biāo)跟蹤好選擇目標(biāo)跟蹤RK3588作為瑞芯微旗艦級(jí)芯片,工業(yè)級(jí)的算力受到了很多領(lǐng)域的青睞,但是由于前端相機(jī)的選擇不同...
云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野,因此對(duì)于云臺(tái)的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會(huì)使目標(biāo)從視野中消失,導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外,如果云臺(tái)的控制幅度過(guò)小,可能會(huì)達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的,目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度有可靠估計(jì)的前提下,提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè),將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對(duì)于云臺(tái)的控制更為合理,應(yīng)該對(duì)于不同的情況采取不同的控制策略。對(duì)于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車(chē))。智能化目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格目標(biāo)跟蹤陜西某地村落一老人被闖入的野豬沖撞撕咬致死,讓...
相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問(wèn)題,利用傅立葉變換快速實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的過(guò)程。在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí),一般認(rèn)為離目標(biāo)位置較近的是正樣本,而離目標(biāo)較遠(yuǎn)的認(rèn)為是負(fù)樣本?;仡櫱懊嫣岬降腡LD或Struck,他們都會(huì)在每一幀中隨機(jī)地挑選一些塊進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機(jī)子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計(jì)了一個(gè)密集采樣的框架,能夠?qū)W習(xí)到一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征?;垡昍K3399PRO圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。安徽目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠家目標(biāo)跟蹤利用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)...
基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的整體特征,通過(guò)有目的的提取序列圖像中的過(guò)零點(diǎn)、邊緣輪廓、線(xiàn)段等相關(guān)特征或是部分特性,并建立匹配模板,對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配,達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá),搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤外,還可以采用多個(gè)特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個(gè)方面。其中,特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。RK3588圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。穩(wěn)定目標(biāo)跟蹤經(jīng)驗(yàn)豐富目標(biāo)跟蹤無(wú)人機(jī)的迅猛發(fā)展,使得無(wú)人機(jī)的反制技術(shù)也水漲船高,常見(jiàn)的有電子干擾、無(wú)...
在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候(只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過(guò)程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。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。信息化目標(biāo)跟蹤產(chǎn)品目標(biāo)跟蹤我國(guó)西部地區(qū)地形復(fù)雜、天...
目標(biāo)跟蹤時(shí),多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測(cè)與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)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(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時(shí)間、推理等不同維度,對(duì)特征、決策等不同層級(jí)的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級(jí)的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)?;垡昍K3399圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。安徽目標(biāo)跟蹤哪里好目標(biāo)跟蹤YOLO單卷積神經(jīng)...
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。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。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤售后服務(wù)目標(biāo)跟蹤目前,采用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人...
這個(gè)過(guò)程中,采用無(wú)人機(jī)是個(gè)高效的辦法。無(wú)人機(jī)高空觀察能夠獲得更多的視野,并且針對(duì)許多人無(wú)法到達(dá)的地方,還能夠快速抵近觀察,防止驚擾。此外,更高效的措施是在無(wú)人機(jī)上加裝具備圖像處理的板卡,這時(shí)候無(wú)人機(jī)就是一個(gè)智慧眼,它能夠在算法的輔助下,對(duì)野豬等動(dòng)物進(jìn)行AI搜尋,并且具備目標(biāo)鎖定功能。當(dāng)無(wú)人機(jī)發(fā)現(xiàn)疑似目標(biāo)就可以抵近觀察,一旦確認(rèn)目標(biāo)就能夠立即鎖定跟蹤,這樣,地面圍剿人員就可以快速像區(qū)域靠攏,對(duì)野豬進(jìn)行逮捕驅(qū)逐。這樣的無(wú)人機(jī)智慧眼可以用成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板來(lái)實(shí)現(xiàn),這塊板卡采用瑞芯微旗艦級(jí)芯片RK3588,算力能夠達(dá)到6.0TOPS,處理村落、樹(shù)林等復(fù)雜環(huán)境不在話(huà)下。同時(shí)...
在無(wú)人機(jī)識(shí)別這個(gè)領(lǐng)域,應(yīng)用十分廣,因此針對(duì)于這方面的教學(xué)必不可少。目前國(guó)產(chǎn)化的識(shí)別傳感器當(dāng)屬瑞芯微的RK3588,因此許多院校都會(huì)選擇采用RK3588來(lái)進(jìn)行教學(xué),成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板就是利用RK3588打造而成,能夠根據(jù)不同規(guī)格的相機(jī)深度定制接口。(不同接口的RK3588圖像處理板)如果院校想進(jìn)一步節(jié)約時(shí)間提升效率,成都慧視還可以提供訓(xùn)練學(xué)習(xí)設(shè)備的整套方案。在高性能Viztra-HE030圖像處理板的基礎(chǔ)上,根據(jù)需求幫助選擇合適的相機(jī),并且針對(duì)算法這塊,我們能夠提供一個(gè)高效的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)SpeedDP,這個(gè)平臺(tái)能夠通過(guò)大量的識(shí)別檢測(cè)算法模型訓(xùn)練開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)對(duì)新...
視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過(guò)圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加,然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來(lái)給跟蹤提供信息,同時(shí)也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來(lái)跟蹤目標(biāo)。工程師以RV1126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。省時(shí)省力目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)目標(biāo)跟蹤 檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備...
多目標(biāo)跟蹤是指在連續(xù)的圖像中,通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別出每一幀中的目標(biāo),并在時(shí)間上跟蹤它們的位置和狀態(tài)。但目標(biāo)會(huì)不斷發(fā)生尺度、形變、遮擋等變化,而且還會(huì)有目標(biāo)出現(xiàn)和消失的情況,再加上視頻采集端的相機(jī)所處環(huán)境可能受到外界影響導(dǎo)致抖動(dòng)的情況(例如無(wú)人機(jī)高空檢測(cè)),就會(huì)給多目標(biāo)跟蹤造成一定的困難。由于我們不能控制目標(biāo),所以只能從視頻采集端維護(hù)跟蹤的穩(wěn)定性。因此,成都慧視針對(duì)于多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤抖動(dòng)丟失的優(yōu)化方法是:1.改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè),使用更加魯棒的目標(biāo)檢測(cè)算法。2.增強(qiáng)特征描述,利用深度學(xué)習(xí)提取更高級(jí)別的語(yǔ)義特征,這些特征對(duì)于小范圍內(nèi)的視角變化具有更好的不變性3.改進(jìn)運(yùn)動(dòng)模型,在算法中加入對(duì)攝像頭運(yùn)動(dòng)的估計(jì),...
作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),而在安防領(lǐng)域,小區(qū)更是守護(hù)家庭的門(mén)戶(hù),如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個(gè)方向。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù),對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí),加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人、車(chē)、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”,打造并集成出入口、智能門(mén)禁、信息卡口、移動(dòng)巡防、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車(chē)場(chǎng)、訪(fǎng)客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。工程師以RV1126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...
檢測(cè)器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來(lái)的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無(wú)檢測(cè)跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對(duì)象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。 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。江蘇目標(biāo)跟蹤有什么目標(biāo)跟蹤美國(guó)再度要求臺(tái)積電停止出口7納米芯片給大陸,目前看來(lái)國(guó)產(chǎn)AI圖像處理的性能還得由RK3588...
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?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(...
相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學(xué)上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問(wèn)題,利用傅立葉變換快速實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的過(guò)程。在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí),一般認(rèn)為離目標(biāo)位置較近的是正樣本,而離目標(biāo)較遠(yuǎn)的認(rèn)為是負(fù)樣本。回顧前面提到的TLD或Struck,他們都會(huì)在每一幀中隨機(jī)地挑選一些塊進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到的特征是這些隨機(jī)子窗口的特征,而CSK作者設(shè)計(jì)了一個(gè)密集采樣的框架,能夠?qū)W習(xí)到一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有圖像塊的特征?;垡昍K3588板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)??孔V的目標(biāo)跟蹤推薦廠家目標(biāo)跟蹤SpeedDP作為一個(gè)服務(wù)型AI平臺(tái),它能...
無(wú)人機(jī)追逐識(shí)別可以用在許多領(lǐng)域,如軍備、安防。通過(guò)專(zhuān)業(yè)傳感器設(shè)備的植入,讓攝像頭智能化,就可以對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行追蹤識(shí)別。成都慧視作為一家深耕圖像處理領(lǐng)域的企業(yè),在這方面也有著豐富的解決經(jīng)驗(yàn)。在硬件領(lǐng)域,我們能夠定制開(kāi)發(fā)不同接口的圖像處理板,如CVBS、SDI、LVDS、DVP、USB、Cameralink等,只要您提出需求,我們就能通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景需要定制合適的接口。這是進(jìn)行無(wú)人機(jī)識(shí)別的基礎(chǔ)條件。目前,成都慧視能夠提供不同等級(jí)算力的圖像處理板,RV1126、RK3399Pro、RK3588等系列,滿(mǎn)足多場(chǎng)景、廣領(lǐng)域?;垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)(人、車(chē))。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤市場(chǎng)報(bào)價(jià)目標(biāo)跟蹤...
成都慧視開(kāi)發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動(dòng)視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號(hào),自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、定位,自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng),跟蹤和鎖定目標(biāo)。過(guò)去在安防領(lǐng)域,視頻信號(hào)一般都是可見(jiàn)光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào);現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問(wèn)題。RV1126圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。湖北專(zhuān)業(yè)目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤相關(guān)濾波的跟蹤算法始于2012年P(guān).Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,...