在深度學習中,解決訓練數據不足常用的一個技巧是“預訓練-微調”(Pretraining-finetune),即大數據集上面預訓練模型,然后在小數據集上去微調權重。但是,在訓練數據極其稀少的時候(只有個位數的訓練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后,在單張訓練圖片上微調的過程:盡管訓練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經過大量的數據訓練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。工程師以RK3588核心板為基礎進行定制開發(fā),讓攝像頭更加智能高效,能夠輸出高清流的圖像視頻。吉林目標跟蹤產品
成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠實現高精度的自動目標視頻跟蹤,所謂自動視頻跟蹤,是利用視頻的圖像信號,自動進行目標的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機的運動,跟蹤和鎖定目標。過去在安防領域,視頻信號一般都是可見光的攝像機產生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進一步下降,熱成像傳感器將由jun用領域進入安防領域,以彌補CCD攝像機的夜晚成象質量差和非全天候等的問題。江西質量目標跟蹤成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。
通常,遮擋可以分為三種情況:目標間遮擋、背景遮擋、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,可以選擇根據目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷,因為難以辨認究竟是目標形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋。所以,處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運動目標進行,并在目標發(fā)生遮擋時,預測目標的可能位置,一直到目標重新出現時再修正它的位置??梢杂每柭鼮V波器來實現估計目標的位置,也可以用粒子濾波對目標做狀態(tài)估計。
當兩個圖像之間還有旋轉或比例變化時,往往使用基于控制點的方法進行圖像配準。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質的結構—特征點,例如,灰度局部極大值、局部邊緣、角等,與另一幀圖像中的同類特征點作匹配,從而求得該兩幀圖像之間的變換關系。從現實的觀點看,在全部特征點中,只有部分能得到正確的匹配,這是因為特征點尋找算法并非完美無缺。特征點匹配方法具有:處理的數據量不斷減少、可能匹配的數目少于互相關方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點。根據具體的振動情況,選擇合適的特征點和速度較快的匹配策略是該任務研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準,如直接相關匹配,基于圖像分割技術的配準,利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準等。目標跟蹤監(jiān)控預警系統(tǒng)是防溺水技防手段中應用比較廣的。
現在城市里面植被豐富,天氣干燥時加上不少樹林落葉、枯枝和枯草,在室外燒紙、點火或亂扔煙頭,就會容易引起火災。國家明令禁止在公共場所吸煙,因此除了法律的約束,更加便捷的手段應該予以應用來彌補人力監(jiān)管的不足。在火星識別領域,慧視光電開發(fā)的RV1126圖像處理板,憑借小巧精悍的性能,優(yōu)異的識別能力,具有重要作用。通過在傳統(tǒng)監(jiān)控、攝像頭等設備中內置RV1126圖像處理板,板卡將自帶目標識別算法,能夠對微小火星起到精確識別的功能,一旦目標區(qū)域出現火星,就能立刻向監(jiān)管人員發(fā)出警報。反應時間越快,就越能杜絕火災的發(fā)生,而快速響應的火星識別技術就是人力監(jiān)管的得力幫手。給我一個做跟蹤板卡的商家?安全目標跟蹤應用
成都慧視光電技術有限公司推出基于全國產化RK3399PRO板的高性能圖像處理板卡。吉林目標跟蹤產品
基于視頻目標檢測和跟蹤的一般流程是:通過目標檢測,找到目標;對目標特征進行描述,初步估計目標的運動矢量;根據運動狀態(tài),進入目標跟蹤,對傳感器的姿態(tài),比如水平方位、垂直方位和焦距等進行調整;跟蹤到目標后,對目標特征進行更新,并對目標的運動進行預測后,進入下一輪的跟蹤過程。目標跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術細節(jié)很多?;垡暪怆婇_發(fā)的高性能目標跟蹤圖像跟蹤板在自研目標跟蹤算法的作用下,能夠實現高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。吉林目標跟蹤產品