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可靠目標跟蹤檢測

來源: 發(fā)布時間:2024-10-20

YOLO算法的關鍵技術在YOLO算法中,有幾個關鍵技術對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經網絡提取圖像特征,其中引入了一些先進的網絡結構,如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網絡和多尺度預測等技術,以處理不同大小的目標。YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤中的應用YOLO算法在實時目標檢測和跟蹤領域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠超傳統方法,而且在目標定位和類別預測準確性上也表現出色。因此,YOLO算法在許多應用中得到了廣泛應用,如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等。慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠實現安全生產。可靠目標跟蹤檢測

目標跟蹤

YOLO算法具有以下幾個明顯的優(yōu)勢:快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進行目標檢測和跟蹤,相比傳統方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實時應用。準確性較高:通過引入先進的卷積神經網絡和相關技術,YOLO算法在目標定位和類別預測方面具有較高的準確性。多尺度處理:YOLO算法通過特征金字塔網絡和多尺度預測技術,可以處理不同大小的目標,并保持對小目標的有效檢測。端到端訓練:YOLO算法可以進行端到端的訓練,避免了多階段處理的復雜性,簡化了算法的實現和使用。可靠目標跟蹤檢測全國產化處理板哪家好?

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目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一,并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關系,得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置,計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中,目標可能會呈現一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。

視覺目標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。基于區(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預先人為確定,提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板,然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加,然后計算某種圖像相似性度量的相應值,其比較大相似性相對應的位置就是目標的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結果來給跟蹤提供信息,同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標。慧視RV1126圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監(jiān)控。

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在周界安防領域,傳統的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別,當出現可疑人物有翻越等入侵行為時,監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物,并向安保室發(fā)出警報,安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現晝夜成像,白天通過可見光實現區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過紅外實現道路或者目標區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實現清晰成像,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)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過智能監(jiān)控聯動,實現小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預警通知,規(guī)避安全風險,實現小區(qū)的安全管理。工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。廣西目標跟蹤互惠互利

慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。可靠目標跟蹤檢測

另外,經典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤,在目標上提取一些特征點,然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點,統計得到目標的位置。在跟蹤的過程中,需要不斷補充新的特征點,刪除置信度不佳的特征點,以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現后,經典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因為這些經典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對理解跟蹤過程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應用,常常被當作一種重要的輔助手段。可靠目標跟蹤檢測

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