工業(yè)目標跟蹤

來源: 發(fā)布時間:2025-04-27

視頻監(jiān)控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務,由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標,這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn),因為目標的外觀會立即發(fā)生變化,并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外,多目標跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務,即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯(lián)和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區(qū)分組內(nèi)對象,MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標識別及追蹤,讓目標無處可藏。工業(yè)目標跟蹤

目標跟蹤

用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務中,因為檢測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務,檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。湖南移動目標跟蹤智能圖像跟蹤在機場周界中的應用。

工業(yè)目標跟蹤,目標跟蹤

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤,獲得運動目標的運動參數(shù),如位置、速度、加速度和運動軌跡等,從而進行下一步的處理與分析,實現(xiàn)對運動目標的行為理解,以完成更高一級的檢測任務。根據(jù)跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言,多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數(shù)據(jù),多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板,就是助力低空經(jīng)濟發(fā)展的傳感器技術設備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力,在低空經(jīng)濟領域,能夠讓無人機實現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030,具備6.0TOPS算力,是當下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品,對于一些復雜應用場景下的識別,RK3588是當仁不讓。我司可以根據(jù)需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,實現(xiàn)快速適配應用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026,整體呈小型化設計,尺寸小,整體功耗不大于4W,用在無人機領域,一不會過多占用空間,二不會增加無人機的功耗負擔,2.0TOPS的算力,也能滿足大多數(shù)應用場景的需求。慧視RK3399PRO圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。

工業(yè)目標跟蹤,目標跟蹤

我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng),基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據(jù)時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊?廣東網(wǎng)絡目標跟蹤

成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。工業(yè)目標跟蹤

目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中的重要任務之一。隨著深度學習的興起,YOLO(You Only Look Once)算法在目標檢測和跟蹤領域引起了廣關注。YOLO算法是一種在實時目標檢測和跟蹤領域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和一系列先進技術,YOLO算法在速度和準確性方面取得了明顯的進展。然而,仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決,如目標尺度變化、小目標檢測和復雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發(fā)展,YOLO算法有望在實時目標檢測和跟蹤領域發(fā)揮更大的作用。工業(yè)目標跟蹤