目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要任务之一。随着深度学习的兴起,YOLO(You Only Look Once)算法在目标检测和跟踪领域引起了广关注。YOLO算法是一种在实时目标检测和跟踪领域具有重要地位的算法。通过引入卷积神经网络和一系列先进技术,YOLO算法在速度和准确性方面取得了明显的进展...
在很长一段时间内,传统的粮库害虫检查方法是依靠人工巡检,用肉眼观察,逐仓筛查的方法,这种方法覆盖面不足且效率低下,筛查一次将耗费工作人员的大量时间精力。随着技术的发展,AI化的筛查逐步采用,通过算法的AI识别实现自动化筛查。方法基于高像素高清摄像机,实时远程监控粮库,一旦发现害虫就能够立即向管理平台发出告警,有效降低巡检成本和压力,提升工作效率。这之中,实现AI识别处理的传感器同样重要,面对复杂的粮库环境,一个高性能能够快速处理数据的图像处理板是关键。慧视光电开发的RK3588跟踪板智能目标识别及追踪,让目标无处可藏。稳定目标跟踪销售厂家
无人装备作战狼群,有“狼”负责侦查,有“狼”负责打击,而有的“狼”则负责后勤保障,这种无人装备集群作战能够有效辅助特种作战。“机器狼”的升级之所以能够满足多样化的任务,得益于其智能化的建设。就是下面这样的一个"智慧眼"的加入,使得机器狼能够自主完成许多任务。这个智慧眼由光学系统(彩色图像)、摄像机、图像处理、电源系统及机械结构组成,然后在外面加上外壳,形成一个整体。而拆分来看,产品主要就由高清摄像机和高性能的图像处理板组成。信息化目标跟踪批发商成都RK3399智能跟踪板提供商。
跟踪任务与检测任务有着密切的关系。从输入输出的形式上来看,这两个任务是极为相似的。它们均以图片(或者视频帧)作为模型的输入,经过处理后,输出一堆目标物置的矩形框。它们之间比较大的区别体现在对“目标物体”的定义上。对于检测任务来说,目标物体属于预先定义好的某几个类别,如图1左图所示;而对于跟踪任务来说,目标物体指的是在首帧中所指定的跟踪个体,如图1右图所示。实际上,如果我们将每一个跟踪的个体当成是一个类别的话,跟踪任务甚至能被当成是一种特殊的检测任务,称为个体检测(Instance Detection)。
序列图像的差异通常是运动目标检测和跟踪的出发点,认为目标的运动是图像差异的根本原因。但是,这是建立在背景本身不运动的前提下的。因此,在许多跟踪系统中,比如车载,由于车的振动导致传感器位置的变化,表现在图像上就是背景的运动,因此在做差图像和背景自动更新之前,都必须先经过配准,即让所有图像在都同一个坐标系之下,以消除背景的运动。在不同的应用场合,配准的方法多种多样,比如当两个图像之间只有平移变化时,计算出它们的平移量即可实现配准;由于平移变化对图像的相位信息影响较大,在频率域利用相位相关可以实现配准。慧视光电基于AI图像处理的监控监管方案能够实现安全生产。
相关滤波的跟踪算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一种基于循环矩阵的核跟踪方法,并且从数学上完美解决了密集采样(Dense Sampling)的问题,利用傅立叶变换快速实现了检测的过程。在训练分类器时,一般认为离目标位置较近的是正样本,而离目标较远的认为是负样本。回顾前面提到的TLD或Struck,他们都会在每一帧中随机地挑选一些块进行训练,学习到的特征是这些随机子窗口的特征,而CSK作者设计了一个密集采样的框架,能够学习到一个区域内所有图像块的特征。慧视光电致力于跟踪板卡定制。稳定目标跟踪性价比
RK3588跟踪板如何实现目标的识别及跟踪?稳定目标跟踪销售厂家
在智慧农业领域可以分为人工干涉和无人值守2种。系统提供了良好的人机界面,用户可以通过系统的视频显示区观看摄像机摄制的现场视频,此时,用户可以人工通过系统提供的按钮以各种方式控制云台,即人工可以干涉监控的过程。系统在大部分情况下处于无人值守的工作状态,当监控中心的计算机系统收到外场设备的预警信号后,将自动向摄像机云台发出控制信号,控制摄像机将发生报警区域的图像锁定在监视器上,并同时按系统的设定调整好焦距,视野大小等。然后系统自动转入运动检测,检测当前区域是否有运动目标,如果有运动目标,则系统给出目标的一般性描述,提交给目标跟踪模块,对目标进行跟踪。在这过程中,系统将作日志,记录事故位置、时间等,同时对采集到的图像作硬盘录像。稳定目标跟踪销售厂家
目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的重要任务之一。随着深度学习的兴起,YOLO(You Only Look Once)算法在目标检测和跟踪领域引起了广关注。YOLO算法是一种在实时目标检测和跟踪领域具有重要地位的算法。通过引入卷积神经网络和一系列先进技术,YOLO算法在速度和准确性方面取得了明显的进展...
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