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...
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。工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。湖南自主可控目标跟踪
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。
目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一,并得到广泛应用。相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪等都需要用到了目标跟踪技术。另外还有特定物体的跟踪,比如人体跟踪,交通监控系统中的车辆跟踪,人脸跟踪和智能交互系统中的手势跟踪等。简单来说,目标跟踪就是在连续的视频序列中,建立所要跟踪物体的位置关系,得到物体完整的运动轨迹。给定图像首帧的目标坐标位置,计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中,目标可能会呈现一些图像上的变化,比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或光线亮度的变化等。目标跟踪算法的研究也围绕着解决这些变化和具体的应用展开。RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。
由于侵入的目标的形状和颜色等特征是难以固定的,再加上监控的场景,即背景往往比较复杂,只利用一个单帧图像就找出移动的目标是非常困难的。然而,目标的运动导致了其运动时间内,监控场景图像的连续变化,所以,使用图像序列分析往往是比较有效的,而且适合于低信噪比的情况。由于监控系统通常监控的视野比较大,系统设置的环境较为恶劣,图像传输的距离较远,从而导致图像的信噪比不高,因此采用突出目标的方法,需要在配准的前提下进行多帧能量积累和噪声抑制。在该技术中,要研究的问题有,相邻的两幅或多幅图像之间的关系是什么关系,是简单的图像差的值,还是多幅之间差的最大值,还是其他的与图像减法之间的其他函数关系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自动得到差图像的分割门限,如何减小背景和突出目标是研究的方向。工程师以RK3588核心板为基础进行定制开发,让摄像头更加智能高效,能够输出高清流的图像视频。靠谱的目标跟踪价格信息
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另外,经典的跟踪方法还有基于特征点的光流跟踪,在目标上提取一些特征点,然后在下一帧计算这些特征点的光流匹配点,统计得到目标的位置。在跟踪的过程中,需要不断补充新的特征点,删除置信度不佳的特征点,以此来适应目标在运动中的形状变化。本质上可以认为光流跟踪属于用特征点的来表征目标模型的方法。在深度学习和相关滤波的跟踪方法出现后,经典的跟踪方法都被舍弃,这主要是因为这些经典方法无法处理和适应复杂的跟踪变化,它们的鲁棒性和准确度都被前沿的算法所超越,但是,了解它们对理解跟踪过程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的应用,常常被当作一种重要的辅助手段。湖南自主可控目标跟踪
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