貴州高效目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤算法具有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可根據(jù)檢測(cè)圖像序列的性質(zhì)分為可見光圖像跟蹤和紅外圖像跟蹤；又可根據(jù)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景對(duì)象分為靜止背景目標(biāo)跟蹤和運(yùn)動(dòng)背景下的目標(biāo)跟蹤。由于基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤算法用的是目標(biāo)的全局信息，比如灰度、色彩、紋理等。因此當(dāng)目標(biāo)未被遮擋時(shí)，跟蹤精度非常高、跟蹤非常穩(wěn)定，對(duì)于跟蹤小目標(biāo)效果很好，可信度高。但是在灰度級(jí)的圖像上進(jìn)行匹配和全圖搜索，計(jì)算量較大，非常費(fèi)時(shí)間，所以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)用性不強(qiáng)；其次，算法要求目標(biāo)不能有太大的遮擋及其形變，否則會(huì)導(dǎo)致匹配精度下降，造成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的丟失。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)降本增效。貴州高效目標(biāo)跟蹤

在深度學(xué)習(xí)中，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個(gè)技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretraining-finetune），即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型，然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時(shí)候（只有個(gè)位數(shù)的訓(xùn)練圖片），這個(gè)技巧是無(wú)法奏效的。圖2展示了一個(gè)檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練過后，在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程：盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂，但是檢測(cè)器仍無(wú)法檢測(cè)出測(cè)試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，機(jī)器就能夠精確檢測(cè)跟蹤圖像中的物體。吉林光纖數(shù)據(jù)目標(biāo)跟蹤RV1126圖像處理板的目標(biāo)識(shí)別能力突出。

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)單來說，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。

食品安全關(guān)乎人民的身體健康和生命安全，是民生大事。在食品生產(chǎn)與流通的各個(gè)環(huán)節(jié)中，食品檢測(cè)設(shè)備發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用，為舌尖上的安全保駕護(hù)航。從田間地頭的農(nóng)產(chǎn)品，到生產(chǎn)線上的加工食品，再到超市貨架上的各類商品，食品檢測(cè)設(shè)備猶如一位位忠誠(chéng)的“衛(wèi)士”，嚴(yán)格把關(guān)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，農(nóng)藥殘留快速檢測(cè)儀能快速、精準(zhǔn)地檢測(cè)出果蔬上殘留的農(nóng)藥成分，確保農(nóng)產(chǎn)品符合安全標(biāo)準(zhǔn)，讓消費(fèi)者吃得放心。而在食品加工企業(yè)，高精度的微生物檢測(cè)設(shè)備可以對(duì)食品中的細(xì)菌、霉菌等微生物指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，有效預(yù)防因微生物超標(biāo)引發(fā)的食品安全問題，保障產(chǎn)品質(zhì)量。RV1126處理板如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤？

視覺跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域（人工智能分支）的一個(gè)重要課題，有著重要的研究意義；且在導(dǎo)彈制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、人機(jī)交互、以及醫(yī)療診斷等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標(biāo)跟蹤在近十幾年里有了突破性的進(jìn)展，使得視覺跟蹤算法不只是局限于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，更是結(jié)合了近些年人工智能熱潮—深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和相關(guān)濾波器等方法，并取得了魯棒（robust）、精確、穩(wěn)定的結(jié)果?；垡暪怆婇_發(fā)的慧視RV1126圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。貴州高效目標(biāo)跟蹤

RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過85%。貴州高效目標(biāo)跟蹤

安全生產(chǎn)一直是發(fā)展過程中不變的話題。當(dāng)前，我國(guó)建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段，不少建筑工地陸續(xù)開工，建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會(huì)各界的關(guān)注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險(xiǎn)系數(shù)高而聞名，建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學(xué)危險(xiǎn)以及涉及重型機(jī)械和車輛的環(huán)境中。一般情況下，工地開工都會(huì)對(duì)工人進(jìn)行安全教育培訓(xùn)，并且設(shè)有安全監(jiān)管人員，但純?nèi)肆ΡO(jiān)管，常常因?yàn)槭韬龃笠忉劤杀瘎?。加入科技的力量如監(jiān)控等設(shè)備來輔助人力監(jiān)管是一個(gè)很好的補(bǔ)充，但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前，也具有不小的弊端。于是，慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應(yīng)運(yùn)而生。貴州高效目標(biāo)跟蹤