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吉林目標跟蹤產品

來源: 發布時間:2024-12-19

在深度學習中,解決訓練數據不足常用的一個技巧是“預訓練-微調”(Pretraining-finetune),即大數據集上面預訓練模型,然后在小數據集上去微調權重。但是,在訓練數據極其稀少的時候(只有個位數的訓練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后,在單張訓練圖片上微調的過程:盡管訓練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經過大量的數據訓練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發,讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。吉林目標跟蹤產品

目標跟蹤

成都慧視開發的圖像跟蹤板能夠實現高精度的自動目標視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進行目標的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機的運動,跟蹤和鎖定目標。過去在安防領域,視頻信號一般都是可見光的攝像機產生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降,熱成像傳感器將由jun用領域進入安防領域,以彌補CCD攝像機的夜晚成象質量差和非全天候等的問題。江西質量目標跟蹤成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。

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通常,遮擋可以分為三種情況:目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,可以選擇根據目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷,因為難以辨認究竟是目標形狀發生變化還是發生遮擋。所以,處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態建模方法對運動目標進行,并在目標發生遮擋時,預測目標的可能位置,一直到目標重新出現時再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來實現估計目標的位置,也可以用粒子濾波對目標做狀態估計。

當兩個圖像之間還有旋轉或比例變化時,往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質的結構—特征點,例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關系。從現實的觀點看,在全部特征點中,只有部分能得到正確的匹配,這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有:處理的數據量不斷減少、可能匹配的數目少于互相關方法和受照度、幾何的變化影響較小的優點。根據具體的振動情況,選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準,如直接相關匹配,基于圖像分割技術的配準,利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等。目標跟蹤監控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。

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現在城市里面植被豐富,天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,就會容易引起火災。國家明令禁止在公共場所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監管的不足。在火星識別領域,慧視光電開發的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優異的識別能力,具有重要作用。通過在傳統監控、攝像頭等設備中內置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標識別算法,能夠對微小火星起到精確識別的功能,一旦目標區域出現火星,就能立刻向監管人員發出警報。反應時間越快,就越能杜絕火災的發生,而快速響應的火星識別技術就是人力監管的得力幫手。給我一個做跟蹤板卡的商家?安全目標跟蹤應用

成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。吉林目標跟蹤產品

基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是:通過目標檢測,找到目標;對目標特征進行描述,初步估計目標的運動矢量;根據運動狀態,進入目標跟蹤,對傳感器的姿態,比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整;跟蹤到目標后,對目標特征進行更新,并對目標的運動進行預測后,進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節很多。慧視光電開發的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下,能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。吉林目標跟蹤產品

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