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目標(biāo)跟蹤時(shí),多維度、多層級(jí)信息融合也十分重要。為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)表觀描述的準(zhǔn)確度與可信性,現(xiàn)有的檢測與跟蹤算法通常對(duì)時(shí)域、空域、頻域等不同特征信息進(jìn)行融合,綜合利用各種冗余、互補(bǔ)信息提升算法的精確性與魯棒性.然而,目前大多算法還只是對(duì)單一時(shí)間、單一空間的多尺度信息進(jìn)行融合,使用者可以考慮從時(shí)間、推理等不同維度,對(duì)特征、決策等不同層級(jí)的多源互補(bǔ)信息進(jìn)行融合,提升檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性。成都慧視開發(fā)的Viztra-HE030圖像處理板采用了RK3588高性能芯片,工業(yè)級(jí)的處理能力能夠運(yùn)用到諸多行業(yè)。RK3399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。河南快速目標(biāo)跟蹤
在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以分為人工干涉和無人值守2種。系統(tǒng)提供了良好的人機(jī)界面,用戶可以通過系統(tǒng)的視頻顯示區(qū)觀看攝像機(jī)攝制的現(xiàn)場視頻,此時(shí),用戶可以人工通過系統(tǒng)提供的按鈕以各種方式控制云臺(tái),即人工可以干涉監(jiān)控的過程。系統(tǒng)在大部分情況下處于無人值守的工作狀態(tài),當(dāng)監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)收到外場設(shè)備的預(yù)警信號(hào)后,將自動(dòng)向攝像機(jī)云臺(tái)發(fā)出控制信號(hào),控制攝像機(jī)將發(fā)生報(bào)警區(qū)域的圖像鎖定在監(jiān)視器上,并同時(shí)按系統(tǒng)的設(shè)定調(diào)整好焦距,視野大小等。然后系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)入運(yùn)動(dòng)檢測,檢測當(dāng)前區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),則系統(tǒng)給出目標(biāo)的一般性描述,提交給目標(biāo)跟蹤模塊,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在這過程中,系統(tǒng)將作日志,記錄事故位置、時(shí)間等,同時(shí)對(duì)采集到的圖像作硬盤錄像。江西人防目標(biāo)跟蹤Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過85%。
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。
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。全國產(chǎn)化處理板哪家好?
視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù),由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo),這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化,并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外,多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù),即目標(biāo)檢測、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象,MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。慧視AI板卡可以用于大型公共停車場。江蘇移動(dòng)目標(biāo)跟蹤
慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,讓目標(biāo)無處可藏。河南快速目標(biāo)跟蹤
在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候(只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個(gè)技巧是無法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機(jī)器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。河南快速目標(biāo)跟蹤