遼寧工業(yè)目標(biāo)跟蹤

識(shí)別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注，傳統(tǒng)模式下，需要人工對(duì)同一識(shí)別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動(dòng)拉框，但是這個(gè)過(guò)程的痛苦只有做過(guò)的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對(duì)于算法的提升越有幫助，常規(guī)情況下，一個(gè)20秒時(shí)長(zhǎng)30幀的視頻就多達(dá)兩三百?gòu)埉?huà)面需要標(biāo)注，如果視頻時(shí)長(zhǎng)或者視頻的幀速率增加，需要標(biāo)注的幀畫(huà)面將會(huì)更多。小編曾試過(guò)標(biāo)注一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為1分30秒幀速率為60的視頻，需要標(biāo)注的畫(huà)面竟然多達(dá)5000多張，當(dāng)我標(biāo)注到500張的時(shí)候，整個(gè)人都已經(jīng)麻木，并且出現(xiàn)情緒波動(dòng)，望著剩下的4500多張待標(biāo)注畫(huà)面，看著都頭皮發(fā)麻，怎么都不想繼續(xù)了。Viztra-LE034圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%。遼寧工業(yè)目標(biāo)跟蹤

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣，可能是人類(lèi)，例如街上的行人、場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)員等等，也可以是汽車(chē)、飛機(jī)、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞。雖然對(duì)象不盡相同，但是我們都有同一個(gè)目的，那就是想要確定這些目標(biāo)的位置，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標(biāo)追蹤。研究多目標(biāo)追蹤的歷史，會(huì)發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對(duì)敵機(jī)的預(yù)警系統(tǒng)，基本思想是讓雷達(dá)傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機(jī)反射回來(lái)，再被雷達(dá)捕獲，根據(jù)時(shí)間來(lái)推算距離和方位。如今，基于雷達(dá)的對(duì)飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。低壓線(xiàn)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)慧視RK3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。

視頻監(jiān)控中的多目標(biāo)跟蹤(MTT)是一項(xiàng)重要而富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其在各個(gè)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用而引起了研究人員的大量關(guān)注。多目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在每幀中單獨(dú)定位目標(biāo)，這仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟繕?biāo)的外觀會(huì)立即發(fā)生變化，并且會(huì)出現(xiàn)極端的遮擋。除此之外，多目標(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測(cè)、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識(shí)別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對(duì)象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對(duì)象的每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來(lái)生成被跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡。

eVTOL是指電動(dòng)垂直起降飛行器，大力開(kāi)展eVTOL試點(diǎn)，是對(duì)低空經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)動(dòng)力注入，而無(wú)人機(jī)正是這一領(lǐng)域的關(guān)鍵選擇之一。無(wú)人機(jī)在低空經(jīng)濟(jì)中扮演者重要角色，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷增多，未來(lái)無(wú)人機(jī)的數(shù)量將呈式增長(zhǎng)，屆時(shí)eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無(wú)人機(jī)，如何高效有序的讓無(wú)人機(jī)彼此工作而不互相干擾是行業(yè)值得思考的一件事。當(dāng)許多無(wú)人機(jī)需要同時(shí)起飛執(zhí)行不同的任務(wù)時(shí)，如果操控不當(dāng)，或者收到外力影響，就容易出現(xiàn)事故，而人為的反應(yīng)畢竟有延后，不可能做到完全的補(bǔ)救操作，因此無(wú)人機(jī)自身的規(guī)避措施建設(shè)一樣重要?；垡旳I圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。

很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤，沒(méi)有目標(biāo)的類(lèi)別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤、手勢(shì)跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同，它更多地依賴(lài)對(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)，比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型。手勢(shì)跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測(cè)器?；垡暪怆婇_(kāi)發(fā)的慧視AI圖像處理板，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU。貴州工業(yè)目標(biāo)跟蹤

慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）。遼寧工業(yè)目標(biāo)跟蹤

無(wú)人機(jī)在軍備領(lǐng)域有著突出作用，它不僅能幫助進(jìn)行信息偵查，還能進(jìn)行智能炮彈高空精細(xì)打擊。其中，在智能精細(xì)打擊領(lǐng)域，少不了人工智能的參與。通過(guò)人工智能的控制分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)打擊目標(biāo)的AI識(shí)別。選擇這樣的方式，能夠減少末端打擊時(shí)對(duì)方電子干擾的影響，盡可能保證無(wú)人機(jī)的重復(fù)使用，圖像處理設(shè)備顯然比無(wú)人機(jī)本身更加經(jīng)濟(jì)。除了硬件方面，要實(shí)現(xiàn)這樣的精細(xì)打擊，算法的能力至關(guān)重要。在實(shí)際應(yīng)用落地之前就需要大量的模擬試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的識(shí)別能力，這個(gè)過(guò)程周期不可估量。傳統(tǒng)方式下，需要大量的外場(chǎng)測(cè)試驗(yàn)證，整個(gè)流程繁瑣費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而這個(gè)工具的出現(xiàn)，則很好的優(yōu)化了這個(gè)過(guò)程。遼寧工業(yè)目標(biāo)跟蹤