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甘肅自主可控目標(biāo)跟蹤

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-26

檢測(cè)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(dòng)預(yù)測(cè)算法,該算法預(yù)測(cè)物體在接下來(lái)的幾秒鐘內(nèi)將移動(dòng)到哪里。然而,在無(wú)檢測(cè)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(dòng)初始化固定數(shù)量的對(duì)象,然后必須在隨后的幀中對(duì)這些對(duì)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(duì)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(duì)象近似,并且對(duì)象的外觀可能隨著時(shí)間的推移而急劇改變。
慧視光電開(kāi)發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,讓目標(biāo)無(wú)處可藏。甘肅自主可控目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤

然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提?。惶卣髌ヅ涞倪^(guò)程既是將提取出來(lái)的目標(biāo)對(duì)象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,通過(guò)與特征模板的相似程度來(lái)確定被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場(chǎng)合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對(duì)于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點(diǎn)會(huì)消失,新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn),因此需要對(duì)匹配模板進(jìn)行更新。如何目標(biāo)跟蹤批發(fā)價(jià)格RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。

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無(wú)人機(jī)在高速公路巡檢中的作用越來(lái)越突出,特別是在十一黃金周這樣的出行高峰,高速公路的安全和暢通至關(guān)重要。傳統(tǒng)的巡檢模式受到人力物力以及時(shí)空的限制,弊端很大,難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)大面積的監(jiān)控疏導(dǎo)。無(wú)人機(jī)靈活機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)則能夠很好的彌補(bǔ)時(shí)空的局限,而想要進(jìn)一步減少人力物力的付出,則需要打造智能化的無(wú)人機(jī),通過(guò)AI賦能,讓無(wú)人機(jī)更加聰明。打造智能化無(wú)人機(jī)可以在無(wú)人機(jī)吊艙的基礎(chǔ)上加裝高性能的AI圖像處理設(shè)備,成都慧視開(kāi)發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板憑借6.0TOPS的算力,用在十一黃金周這樣的出行高峰期就能夠很好地勝任工作,板卡采用了國(guó)產(chǎn)化芯片RK3588,在算法的賦能下,能夠?qū)崿F(xiàn)高效巡檢。

東北虎作為生活在我國(guó)東北地區(qū)的保護(hù)動(dòng)物,時(shí)不時(shí)會(huì)闖入居民區(qū),給居民生命安全造成威脅,此前不就黑龍江七臺(tái)河市勃利縣一村落就出現(xiàn)了東北虎傷人事件,傷人后東北虎不知去向,消防和公安緊急尋找。值得關(guān)注的是,公安采用了無(wú)人機(jī)進(jìn)行巡查,這種方式不僅比傳統(tǒng)的地毯式搜索效率更高,而且面對(duì)東北虎這樣危險(xiǎn)的生物,安全性也更高。但是傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)需要手動(dòng)操控觀察,同樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力,想要更進(jìn)一步提升效率,則可以通過(guò)無(wú)人機(jī)智能化建設(shè)實(shí)現(xiàn)。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

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目標(biāo)跟蹤(Target Tracking)是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一,它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測(cè)、分類、識(shí)別、跟蹤并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述,屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言,目標(biāo)跟蹤的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)豐富,主要涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能等學(xué)科知識(shí);同時(shí),動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動(dòng)、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問(wèn)題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會(huì)議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級(jí)人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲(chǔ)與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤?黑龍江國(guó)產(chǎn)目標(biāo)跟蹤

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通常,遮擋可以分為三種情況:目標(biāo)間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對(duì)于目標(biāo)之間的相互遮擋,可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)處理這一問(wèn)題。而對(duì)于場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,因?yàn)殡y以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,處理遮擋問(wèn)題的通用方法是用線性或非線性動(dòng)態(tài)建模方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行,并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí),預(yù)測(cè)目標(biāo)的可能位置,一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時(shí)再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來(lái)實(shí)現(xiàn)估計(jì)目標(biāo)的位置,也可以用粒子濾波對(duì)目標(biāo)做狀態(tài)估計(jì)。甘肅自主可控目標(biāo)跟蹤

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