目标跟踪基本参数
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目标跟踪企业商机

随着社区等安防向着智能化的进一步发展,越来越多的领域对传统意义上的视频监控提出了更加的严格要求,虽然传统监控系统已经可以满足人们“眼见为实”的要求,但同时这种监控系统要求监控人员不得不始终看着监视屏幕,获得视频信息,通过人为的理解和判断,才能得到相应的结论,做出相应的决策。因此,让监控人员长期盯着众多的电视监视器成了一项非常繁重的任务。特别在一些监控点较多的情况下,监控人员几乎无法做到完整的监控。RK3399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。江西目标跟踪产品

目标跟踪

从软件的角度来看,整个视频跟踪系统主要是由电视摄像机及控制、图像获取模块、图像显示模块、数据库,运动检测,目标跟踪,报警输入和人机接口模块等组成的。视觉计算模块是视频跟踪系统的重点,是实现目标检测和跟踪的关键,如图3所示。一般采取先检测后跟踪(Detect-before-Track)方式,目标的检测和跟踪是紧密结合的。检测是跟踪的前因,并为跟踪提供了目标的信息(如目标的位置,大小,模式和速度估计等),而跟踪则是检测的延续,实时利用检测得到的知识去验证目标的存在。湖南可靠目标跟踪慧视RK3588图像处理板能实现24小时、无间隙信息化监控。

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YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CNN,一个由全深度CNN组成的单一统一对象识别网络,提高了检测的准确性和效率,同时减少了计算开销。该模型集成了一种在区域方案微调之间交替的训练方法,使得统一的、基于深度学习的目标识别系统能够以接近实时的帧率运行,然后在保持固定目标的同时微调目标检测。

目标跟踪时,多维度、多层级信息融合也十分重要。为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性,现有的检测与跟踪算法通常对时域、空域、频域等不同特征信息进行融合,综合利用各种冗余、互补信息提升算法的精确性与鲁棒性.然而,目前大多算法还只是对单一时间、单一空间的多尺度信息进行融合,使用者可以考虑从时间、推理等不同维度,对特征、决策等不同层级的多源互补信息进行融合,提升检测与跟踪的准确性。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板采用了RK3588高性能芯片,工业级的处理能力能够运用到诸多行业。Viztra-LE034图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。

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当两个图像之间还有旋转或比例变化时,往往使用基于控制点的方法进行图像配准。所谓特征点匹配就是在一帧图像中寻找具有不变性质的结构—特征点,例如,灰度局部极大值、局部边缘、角等,与另一帧图像中的同类特征点作匹配,从而求得该两帧图像之间的变换关系。从现实的观点看,在全部特征点中,只有部分能得到正确的匹配,这是因为特征点寻找算法并非完美无缺。特征点匹配方法具有:处理的数据量不断减少、可能匹配的数目少于互相关方法和受照度、几何的变化影响较小的优点。根据具体的振动情况,选择合适的特征点和速度较快的匹配策略是该任务研究的重点。目前的研究工作都致力于图像间的自动配准,如直接相关匹配,基于图像分割技术的配准,利用封闭轮廓的形心作为控制点的配准等。慧视RK3588图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。湖北目标跟踪好选择

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差图像作为经典、常胜不衰的动目标检测方法,有其合理性,因为运动能够导致图像的变化,相邻的两幅或多幅图像之间的关系,或当前图像与背景图像之间的关系,尤其是图像差的关系,能较好地体现出运动所带来的变化。复杂背景下的运动目标检测和跟踪由于有良好的应用前景,成为当前研究的一个热点。图像监控系统的出发点是监控移动的目标,它们或是非法侵入,或是通过关键的场景,总之是移动才带来了对它们实施监控的可能。因此寻找移动的目标是图像监控的关键。江西目标跟踪产品

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