安徽高性能目標跟蹤

來源: 發布時間:2025-06-29

我們要追蹤的目標可以是各式各樣,可能是人類,例如街上的行人、場上的運動員等等,也可以是汽車、飛機、船舶,甚至可以是顯微鏡下的細胞。雖然對象不盡相同,但是我們都有同一個目的,那就是想要確定這些目標的位置,去向和其他感興趣的特征等等,這就是多目標追蹤。研究多目標追蹤的歷史,會發現首先是在二戰時用作對敵機的預警系統,基本思想是讓雷達傳感器發射能量,然后一些能量被飛機反射回來,再被雷達捕獲,根據時間來推算距離和方位。如今,基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用。振動測試是否通過正是確定板卡能否在這樣的環境下正常完成工作的關鍵手段。安徽高性能目標跟蹤

目標跟蹤

在目標跟蹤領域,場景信息與目標狀態的融合十分重要,首先,場景信息包含了豐富的環境上下文信息,對場景信息進行分析及充分利用,能夠有效地獲取場景的先驗知識,降低復雜的背景環境以及場景中與目標相似的物體的干擾;同樣地,對目標的準確描述有助于提升檢測與跟蹤算法的準確性與魯棒性.總之,嘗試研究結合背景信息和前景目標信息的分析方法,融合場景信息與目標狀態,將有助于提高算法的實用性能。慧視光電開發的圖像處理板,具備高性能、高精度的特點,能夠進行精確的目標跟蹤。移動目標跟蹤進貨價AI算法賦能下的圖像處理板能夠進行智能目標識別。

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在周界安防領域,傳統的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監控進行AI識別,當出現可疑人物有翻越等入侵行為時,監控能夠立即鎖定跟蹤目標人物,并向安保室發出警報,安保室人員能夠通過監控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠實現晝夜成像,白天通過可見光實現區域的監控畫面,在夜晚通過紅外實現道路或者目標區域的畫面成像,使得一些光線較差的區域也能實現清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區出入口、室外路口、周界、園區活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區域,通過智能監控聯動,實現小區全天候、24小時可視化報警監控。通過及時預警通知,規避安全風險,實現小區的安全管理。

目標跟蹤(Target Tracking)是近年來計算機視覺領域比較活躍的研究方向之一,它包含從目標的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進行理解和描述,屬于圖像分析和理解的范疇。從技術角度而言,目標跟蹤的研究內容相當豐富,主要涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能等學科知識;同時,動態場景中運動的快速分割、目標的非剛性運動、目標自遮擋和目標之間互遮擋的處理等問題也為目標跟蹤研究帶來了一定的挑戰。由于目標跟蹤在視頻會議、安全監控、導彈制導、醫療診斷、高級人機交互及基于內容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應用前景和潛在的經濟價值。RK3399PRO圖像處理板識別概率超過85%。

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這種智慧化的建設就是采用圖像處理。在無人機內部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機、算法的有機結合就形成了無人機的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機就能夠對視野范圍內的物體進行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機設計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設計,整體外觀大小為Ф38mm*12mm,重量只有12g,功耗不高于4W,用在無人機領域具有功耗低、尺寸小的優勢,不會過多占用和消耗無人機的內部空間和續航。慧視RK3588圖像跟蹤板支持目標跟蹤識別目標(人、車)。安徽高性能目標跟蹤

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片。安徽高性能目標跟蹤

目標檢測與目標跟蹤這兩個任務有著密切的聯系。針對目標跟蹤任務,微軟亞洲研究院提出了一種通過目標檢測技術來解決的新視角,采用簡潔、統一而高效的“目標檢測+小樣本學習”框架,在多個主流數據集上均取得了杰出性能。目標跟蹤(Object tracking)與目標檢測(Object detection)是計算機視覺中兩個經典的基礎任務。跟蹤任務需要由用戶指定跟蹤目標,然后在視頻的每一幀中給出該目標所在的位置,通常由一系列的矩形邊界框表示。而檢測任務旨在定位圖片中某幾類物體的坐標位置。對物體的檢測、識別和跟蹤能夠有效地幫助機器理解圖片視頻的內容,為后續的進一步分析打下基礎。安徽高性能目標跟蹤

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