之所以能產(chǎn)生這種可見運動或表觀運動,是因為物體以不同的速度在不同的方向上移動,或者是因為相機在移動(或者兩者都有)在很多應用程序中,跟蹤表觀運動都是極其重要的。它可用來追蹤運動中的物體,以測定它們的速度、判斷它們的目的地。對于手持攝像機拍攝的視頻,可以用這種方法消除抖動或減小抖動幅度,使視頻更加平穩(wěn)。運動估值還可用于視頻編碼,用以壓縮視頻,便于傳輸和存儲。被跟蹤的運動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運動,稱為稀疏運動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運動,稱為稠密運動)跟蹤視頻中的特征點從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點分析圖像,可以使計算機視覺算法更加實高效。Viztra-LE034圖像處理板識別概率超過85%。浙江目標跟蹤經(jīng)驗豐富

視頻監(jiān)控中的多目標跟蹤(MTT)是一項重要而富有挑戰(zhàn)性的任務，由于其在各個領域的潛在應用而引起了研究人員的大量關注。多目標跟蹤任務需要在每幀中單獨定位目標，這仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)，因為目標的外觀會立即發(fā)生變化，并且會出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標跟蹤框架需要執(zhí)行多個任務，即目標檢測、軌跡估計、幀間關聯(lián)和重新識別。多目標跟蹤分為目標檢測和跟蹤兩個主要任務。為了區(qū)分組內(nèi)對象，MTT算法將ID與在特定時間內(nèi)保持特定于該對象的每個檢測到的對象相關聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運動軌跡。浙江目標跟蹤經(jīng)驗豐富圖像識別跟蹤可以在有些領域代替人員實現(xiàn)24小時不間斷監(jiān)測！

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(jù)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(diào)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?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標鎖定跟蹤。

目標跟蹤是計算機視覺研究領域的熱點之一，并得到廣泛應用。相機的跟蹤對焦、無人機的自動目標跟蹤等都需要用到了目標跟蹤技術。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)中的手勢跟蹤等。簡單來說，目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中，建立所要跟蹤物體的位置關系，得到物體完整的運動軌跡。給定圖像首幀的目標坐標位置，計算在下一幀圖像中目標的確切位置。在運動的過程中，目標可能會呈現(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。目標跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應用展開。國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊？

在周界安防領域，傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能?；垡旳I圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進行AI識別，當出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時，監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標人物，并向安保室發(fā)出警報，安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡，便于糾察。此外，針對于夜間監(jiān)控的不足，慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像，白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面，在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標區(qū)域的畫面成像，使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(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)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域，通過智能監(jiān)控聯(lián)動，實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預警通知，規(guī)避安全風險，實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國產(chǎn)化工業(yè)級板卡，具備高性能、高精度的優(yōu)點。浙江目標跟蹤經(jīng)驗豐富

成都RK3399智能跟蹤板提供商。浙江目標跟蹤經(jīng)驗豐富

另外，經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點的光流跟蹤，在目標上提取一些特征點，然后在下一幀計算這些特征點的光流匹配點，統(tǒng)計得到目標的位置。在跟蹤的過程中，需要不斷補充新的特征點，刪除置信度不佳的特征點，以此來適應目標在運動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認為光流跟蹤屬于用特征點的來表征目標模型的方法。在深度學習和相關濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后，經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄，這主要是因為這些經(jīng)典方法無法處理和適應復雜的跟蹤變化，它們的魯棒性和準確度都被前沿的算法所超越，但是，了解它們對理解跟蹤過程是有必要的，有些方法在工程上仍然有十分重要的應用，常常被當作一種重要的輔助手段。浙江目標跟蹤經(jīng)驗豐富