目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务,微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角,采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架,在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪(Object tracking)与目标检测(Object detection)是计算...
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。快速移动的汽车怎么锁定跟踪?江苏专业目标跟踪
从软件的角度来看,整个视频跟踪系统主要是由电视摄像机及控制、图像获取模块、图像显示模块、数据库,运动检测,目标跟踪,报警输入和人机接口模块等组成的。视觉计算模块是视频跟踪系统的重点,是实现目标检测和跟踪的关键,如图3所示。一般采取先检测后跟踪(Detect-before-Track)方式,目标的检测和跟踪是紧密结合的。检测是跟踪的前因,并为跟踪提供了目标的信息(如目标的位置,大小,模式和速度估计等),而跟踪则是检测的延续,实时利用检测得到的知识去验证目标的存在。四川目标跟踪有哪些图像识别跟踪在边海防领域应用前景广阔!
然后在下一帧采集的图像中对目标对象进行特征提取;特征匹配的过程既是将提取出来的目标对象的特征与我们事先已经建立的特征模板进行匹配,通过与特征模板的相似程度来确定被跟踪的目标对象,实现对目标的跟踪。基于特征的跟踪算法的优点在于速度快、对运动目标的尺度、形变和亮度等变化不敏感,能满足特定场合的处理要求。但由于特征具有稀疏性和不规则性,所以该算法对于噪声、遮挡、图像模糊等比较敏感,如果目标发生旋转,则部分特征点会消失,新的特征点会出现,因此需要对匹配模板进行更新。
如今,无人机在我们生活中的应用越来越广。例如无人机巡检安防领域,无人机能够到达人无法触及的一些角度,能够很大程度上扩大安防检查的覆盖面。在工地、电力、化工等行业,晚上巡检是必不可少的环节,并且晚上巡检还能发现白天无法看到的一些问题,在白天,一般的相机效果很好,能够看到非常清晰的监控画面,但是到了晚上,就心有余而力不足。这是因为以前大多数相机都是可见光相机,在晚上光源不佳时,就会出现成像模糊、漆黑。这种解决办法是采用红外热像仪传感器,即使在漆黑的夜晚,通过红外成像也能展现出清晰的画面。智能目标识别及追踪,让目标无处可藏。
在深度学习中,解决训练数据不足常用的一个技巧是“预训练-微调”(Pretraining-finetune),即大数据集上面预训练模型,然后在小数据集上去微调权重。但是,在训练数据极其稀少的时候(只有个位数的训练图片),这个技巧是无法奏效的。图2展示了一个检测模型预训练过后,在单张训练图片上微调的过程:尽管训练集上逐渐收敛,但是检测器仍无法检测出测试图片中的物体。这反映出了“预训练-微调”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP经过大量的数据训练后,机器就能够精确检测跟踪图像中的物体。慧视RK3399图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。快速目标跟踪经验丰富
成都慧视光电技术有限公司推出基于全国产化RK3588板的高性能图像跟踪板卡。江苏专业目标跟踪
在目标跟踪领域,场景信息与目标状态的融合十分重要,首先,场景信息包含了丰富的环境上下文信息,对场景信息进行分析及充分利用,能够有效地获取场景的先验知识,降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰;同样地,对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性.总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态,将有助于提高算法的实用性能。慧视光电开发的图像处理板,具备高性能、高精度的特点,能够进行精确的目标跟踪。江苏专业目标跟踪
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