人防目標(biāo)跟蹤型號(hào)

設(shè)想這樣一個(gè)場景：孫悟空在飛行過程中完成了一次變化（這里假設(shè)他變成了一只鳥），但這個(gè)變化并不是像西游記拍攝中有煙霧效果完成的，而就是通過身體結(jié)構(gòu)發(fā)生漸變來完成的，這種情況下，檢測器應(yīng)該會(huì)在后續(xù)的檢測任務(wù)中失敗，因?yàn)樵O(shè)計(jì)好的檢測器只是為了檢測目標(biāo)孫悟空的存在，孫悟空變身之后已經(jīng)不存在這個(gè)目標(biāo)，檢測器是不會(huì)有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是，對(duì)于跟蹤設(shè)備就不一樣了，跟蹤目標(biāo)，哪怕目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了巨大變化，這些都是跟蹤設(shè)備的本質(zhì)能力。理想的跟蹤設(shè)備應(yīng)該可以很好的跟上孫悟空漸變的整個(gè)過程，并且可以繼續(xù)后面變身之后對(duì)鳥的跟蹤。如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別及跟蹤？人防目標(biāo)跟蹤型號(hào)

目標(biāo)跟蹤（Target Tracking）是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(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、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)跟蹤的研究內(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、人工智能等學(xué)科知識(shí)；同時(shí)，動(dòng)態(tài)場景中運(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題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(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。智能化目標(biāo)跟蹤AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無間隙信息化監(jiān)控。

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤，在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn)，然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn)，刪除置信度不佳的特征點(diǎn)，以此來適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對(duì)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(yīng)用，常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。

視頻自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，一般都是用在露天的、較大地域范圍的監(jiān)控系統(tǒng)中，且邊跟蹤邊錄像。在自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展上，jun用上的視頻自動(dòng)跟蹤、毫米波雷達(dá)跟蹤以及激光雷達(dá)跟蹤等是比較成熟的；非jun用領(lǐng)域，存在一些固定畫面、攝像機(jī)從不運(yùn)動(dòng)的的目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)；基于帶紅外線的、常用在演播室或者會(huì)議室的、很近距離的跟蹤系統(tǒng)，目前主要局限于簡單背景(如室內(nèi)環(huán)境下)、大目標(biāo)(即目標(biāo)在視頻圖像中占較大區(qū)域)，而且一般無法實(shí)現(xiàn)控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RK3588圖像處理板，采用了國產(chǎn)高性能CPU。

實(shí)際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差。不同的應(yīng)用場合對(duì)跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。圖像識(shí)別跟蹤在邊海防領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊！人防目標(biāo)跟蹤型號(hào)

RK3399PRO圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板，該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。人防目標(biāo)跟蹤型號(hào)

基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的整體特征，通過有目的的提取序列圖像中的過零點(diǎn)、邊緣輪廓、線段等相關(guān)特征或是部分特性，并建立匹配模板，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配，達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的。假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá)，搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。除了用單一的特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤外，還可以采用多個(gè)特征信息融合在一起作為跟蹤特征。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個(gè)方面。其中，特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。人防目標(biāo)跟蹤型號(hào)