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低壓線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

來源: 發(fā)布時間:2025-06-27

當(dāng)兩個圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時,往往使用基于控制點的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。所謂特征點匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—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(guān)系。從現(xiàn)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(shù)據(jù)量不斷減少、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度、幾何的變化影響較小的優(yōu)點。根據(jù)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(wù)研究的重點。目前的研究工作都致力于圖像間的自動配準(zhǔn),如直接相關(guān)匹配,基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn),利用封閉輪廓的形心作為控制點的配準(zhǔn)等。AI算法賦能下的圖像處理板能夠進(jìn)行智能目標(biāo)識別。低壓線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

目標(biāo)跟蹤

設(shè)想這樣一個場景: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)該會在后續(xù)的檢測任務(wù)中失敗,因為設(shè)計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)不存在這個目標(biāo),檢測器是不會有火眼金睛繼續(xù)檢測到變化后的孫悟空的。但是,對于跟蹤設(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過程,并且可以繼續(xù)后面變身之后對鳥的跟蹤。海南目標(biāo)跟蹤報價行情成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。

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無人機(jī)的智能化是推動低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎,打造智能無人機(jī)需要通信、控制、傳感器等多種技術(shù)的共同作用,其中圖像處理板的目標(biāo)檢測識別技術(shù)能夠在智慧巡檢、智慧交通管理、智慧河湖巡查等領(lǐng)域有著積極作用。在成都慧視開發(fā)的多款圖像處理板中,Viztra-LE026以小型化、低功耗的特點深受行業(yè)青睞。Viztra-LE026圖像處理板采用了全國產(chǎn)化芯片RV1126,板卡外形呈圓形設(shè)計,尺寸為Φ38mm*12mm,重量12g,雖然小巧,但是算力可達(dá)2.0TOPS,能夠憑借1路MIPI視頻輸入和1路DVP視頻輸入實現(xiàn)對目標(biāo)實時自主檢測、識別,并自動或手動鎖定跟蹤人、車、船等目標(biāo)。

成都慧視開發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動目標(biāo)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(jìn)行目標(biāo)的檢測、識別、定位,自動控制云臺和攝像機(jī)的運動,跟蹤和鎖定目標(biāo)。過去在安防領(lǐng)域,視頻信號一般都是可見光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號;現(xiàn)在,隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價格進(jìn)一步下降,熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問題?;垡昍K3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)(人、車)。

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YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,有幾個關(guān)鍵技術(shù)對其性能起著重要作用。首先是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,其中引入了一些先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如Darknet。其次是使用AnchorBox來提高目標(biāo)定位的精度。此外,YOLO算法還引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測等技術(shù),以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實時目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,而且在目標(biāo)定位和類別預(yù)測準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。因此,YOLO算法在許多應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用,如視頻監(jiān)控、自動駕駛和物體識別等?;垡昍K3399圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。可靠目標(biāo)跟蹤報價行情

智能化的圖像處理板還可以實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)降本增效。低壓線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

實際上,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誤差。不同的應(yīng)用場合對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,跟蹤的另一個分支是多目標(biāo)跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個單目標(biāo)跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識別、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。低壓線目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

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