數(shù)據(jù)目標跟蹤哪里好

來源: 發(fā)布時間:2024-05-09

我國幅員遼闊,為了便利運輸,修建了漫長鐵路線,鐵路也成了我國人員流動的主要交通工具之一,深受百姓喜愛。我國也是一個地質(zhì)災害比較嚴重的國家,洪水、暴雨、泥石流、地震都會都對鐵路線造成破壞,如何有效的保障鐵路線路的安全運行、實時對鐵路線路監(jiān)控并對異常情況進行提前預警是鐵路系統(tǒng)迫切需要解決的問題。為了響應相關行業(yè)的急切需求,成都慧視光電技術有限公司運用自身的圖像算法和硬件平臺開發(fā)優(yōu)勢,推出了系列國產(chǎn)化圖像檢測與跟蹤板卡、全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板、全國產(chǎn)化RV1126處理板等產(chǎn)品,全國產(chǎn)化RK3399PRO處理板因為其強大的硬件平臺疊加基于行為的算法,能夠有效的解決鐵路線路的迫切需求,對鐵路線路重要地段實時監(jiān)控并對異常情況比如自然氣候?qū)﹁F路造成的損壞、人畜車違規(guī)侵入等等提前預警,從而保護鐵路運輸?shù)陌踩??;垡旳I板卡能夠凸顯AI的智慧之能,變被動為主動,提供多種能主動預警的視頻分析和人臉識別黑白名單管理。數(shù)據(jù)目標跟蹤哪里好

目標跟蹤

作為社區(qū)的基本單元,小區(qū)是智慧城市建設的重要一環(huán),而在安防領域,小區(qū)更是守護家庭的門戶,如何更加高效的守護小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向。經(jīng)過技術的不斷革新,智慧安防逐漸成為這個方向。通過在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防、技防的基礎上,應用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當前先進的信息化技術,對居民小區(qū)安防系統(tǒng)進行智能化升級,加強對社區(qū)人、車、事、物、地、組織“信息進行感知”,打造并集成出入口、智能門禁、信息卡口、移動巡防、視頻監(jiān)控、報警聯(lián)防、信息發(fā)布、停車場、訪客、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),也包括智慧物管安防綜合平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一管理。江西耐用目標跟蹤RV1126搭載AI智能算法,實現(xiàn)目標識別與跟蹤。

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然后在下一幀采集的圖像中對目標對象進行特征提取;特征匹配的過程既是將提取出來的目標對象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進行匹配,通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標對象,實現(xiàn)對目標的跟蹤?;谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點在于速度快、對運動目標的尺度、形變和亮度等變化不敏感,能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,所以該算法對于噪聲、遮擋、圖像模糊等比較敏感,如果目標發(fā)生旋轉(zhuǎn),則部分特征點會消失,新的特征點會出現(xiàn),因此需要對匹配模板進行更新。

序列圖像的差異通常是運動目標檢測和跟蹤的出發(fā)點,認為目標的運動是圖像差異的根本原因。但是,這是建立在背景本身不運動的前提下的。因此,在許多跟蹤系統(tǒng)中,比如車載,由于車的振動導致傳感器位置的變化,表現(xiàn)在圖像上就是背景的運動,因此在做差圖像和背景自動更新之前,都必須先經(jīng)過配準,即讓所有圖像在都同一個坐標系之下,以消除背景的運動。在不同的應用場合,配準的方法多種多樣,比如當兩個圖像之間只有平移變化時,計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準;由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,在頻率域利用相位相關可以實現(xiàn)配準。跟蹤板卡的定制哪家比較好?

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隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,近年來汽車保有量持續(xù)上漲,同樣的產(chǎn)生的汽車事故也越來越多。夜間行車的事故率要比白天高一半以上,因為夜晚行駛車輛時,光線不足、可視范圍減少,會讓駕駛?cè)穗y以做出準確的判斷,一旦有突發(fā)情況,駕駛?cè)撕茈y及時控制車輛,容易發(fā)生事故。針對這一情況,建議使用慧視光電的“慧眼”雙光監(jiān)測設備,可實現(xiàn)白天黑夜24小時監(jiān)測車輛外界情況,利用紅外線技術將黑暗變得如同白晝,使駕駛員在黑夜里看得更遠更清楚,可及時識別外來車輛或則路面情況(積水識別、路面裂縫識別等),及時告警提示駕駛?cè)藛T,提高駕駛安全性。工程師以RK3399PRO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??焖倌繕烁櫯l(fā)價格

智能目標識別及追蹤,讓目標無處可藏。數(shù)據(jù)目標跟蹤哪里好

檢測器的輸出通常被用作跟蹤設備的輸入,跟蹤設備的輸出被提供給運動預測算法,該算法預測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進行定位。DFT是一項困難的任務,因為關于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。
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