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吉林目標(biāo)跟蹤工程

來源: 發(fā)布時間:2024-10-21

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進(jìn)行目標(biāo)的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機(jī)的運(yùn)動,跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域,視頻信號一般都是可見光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進(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題。國產(chǎn)化跟蹤板哪家好?吉林目標(biāo)跟蹤工程

目標(biāo)跟蹤

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)家庭的門戶,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)過技術(shù)的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(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),對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級,加強(qiáng)對社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進(jìn)行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監(jiān)控、報警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。貴州目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價智能圖像跟蹤在機(jī)場周界中的應(yīng)用。

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2010年以前,目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,比如Meanshift、Particle Filter和Kalman Filter,以及基于特征點(diǎn)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(biāo)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(biāo)進(jìn)行建模,比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo),然后計算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布,從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)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(jìn)方法也一直適用至今。

檢測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)動預(yù)測算法,該算法預(yù)測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此。基于DFT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進(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象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。
Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內(nèi)智能AI芯片。

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云臺的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野,因此對于云臺的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯誤的控制會使目標(biāo)從視野中消失,導(dǎo)致跟蹤的失敗。此外,如果云臺的控制幅度過小,可能會達(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。相反如果在對目標(biāo)運(yùn)動速度有可靠估計的前提下,提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè),將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時間,能夠提高跟蹤的成功率。所以為了使對于云臺的控制更為合理,應(yīng)該對于不同的情況采取不同的控制策略。對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。RK2588搭載AI智能算法,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別與跟蹤。貴州目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

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序列圖像的差異通常是運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運(yùn)動的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動導(dǎo)致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動,因此在做差圖像和背景自動更新之前,都必須先經(jīng)過配準(zhǔn),即讓所有圖像在都同一個坐標(biāo)系之下,以消除背景的運(yùn)動。在不同的應(yīng)用場合,配準(zhǔn)的方法多種多樣,比如當(dāng)兩個圖像之間只有平移變化時,計算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn);由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關(guān)可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。吉林目標(biāo)跟蹤工程

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