可靠目標(biāo)跟蹤檢測(cè)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-10-20

YOLO算法的關(guān)鍵技術(shù)在YOLO算法中,有幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)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(lái)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(cè)等技術(shù),以處理不同大小的目標(biāo)。YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中的應(yīng)用YOLO算法在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤領(lǐng)域取得了明顯的成果。它不僅在檢測(cè)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(cè)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(dòng)駕駛和物體識(shí)別等?;垡暪怆娀贏I圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)??煽磕繕?biāo)跟蹤檢測(cè)

目標(biāo)跟蹤

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì):快速高效:YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤,相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,速度更快,適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高:通過(guò)引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性。多尺度處理:YOLO算法通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù),可以處理不同大小的目標(biāo),并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè)。端到端訓(xùn)練:YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,避免了多階段處理的復(fù)雜性,簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用??煽磕繕?biāo)跟蹤檢測(cè)全國(guó)產(chǎn)化處理板哪家好?

可靠目標(biāo)跟蹤檢測(cè),目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一,并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對(duì)焦、無(wú)人機(jī)的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢(shì)跟蹤等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運(yùn)動(dòng)軌跡。給定圖像首幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置,計(jì)算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中,目標(biāo)可能會(huì)呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。

視覺目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo)?;趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過(guò)圖像分割或預(yù)先人為確定,提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加,然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值,其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置,Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來(lái)給跟蹤提供信息,同時(shí)也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果,把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來(lái)跟蹤目標(biāo)?;垡昍V1126圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。

可靠目標(biāo)跟蹤檢測(cè),目標(biāo)跟蹤

在周界安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫無(wú)聲并不具備報(bào)警功能?;垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識(shí)別,當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時(shí),監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物,并向安保室發(fā)出警報(bào),安保室人員能夠通過(guò)監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動(dòng)軌跡,便于糾察。此外,針對(duì)于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識(shí)別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,白天通過(guò)可見光實(shí)現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過(guò)紅外實(shí)現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實(shí)現(xiàn)清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動(dòng)空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過(guò)智能監(jiān)控聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時(shí)可視化報(bào)警監(jiān)控。通過(guò)及時(shí)預(yù)警通知,規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)小區(qū)的安全管理。工程師以RK3588核心板為基礎(chǔ)進(jìn)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。廣西目標(biāo)跟蹤互惠互利

慧視AI板卡可以用于大型公共停車場(chǎng)??煽磕繕?biāo)跟蹤檢測(cè)

另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計(jì)算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計(jì)得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過(guò)程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來(lái)適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來(lái)表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后,經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無(wú)法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對(duì)理解跟蹤過(guò)程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用,常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段??煽磕繕?biāo)跟蹤檢測(cè)