工業(yè)目標(biāo)跟蹤

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(biāo)跟蹤框架需要執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，即目標(biāo)檢測、軌跡估計(jì)、幀間關(guān)聯(lián)和重新識別。多目標(biāo)跟蹤分為目標(biāo)檢測和跟蹤兩個(gè)主要任務(wù)。為了區(qū)分組內(nèi)對象，MTT算法將ID與在特定時(shí)間內(nèi)保持特定于該對象的每個(gè)檢測到的對象相關(guān)聯(lián)。然后利用這些ID來生成被跟蹤對象的運(yùn)動軌跡。慧視光電開發(fā)的RK3588跟蹤板智能目標(biāo)識別及追蹤，讓目標(biāo)無處可藏。工業(yè)目標(biāo)跟蹤

用檢測器模型去解決跟蹤問題，遇到的比較大問題是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務(wù)中，因?yàn)闄z測物體的類別是已知的，可以收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集，都有著上萬張圖片用于訓(xùn)練。而如果我們將跟蹤視為一個(gè)特殊的檢測任務(wù)，檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時(shí)候所指定的。這意味著能夠用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標(biāo)跟蹤算法可以有效的解決這個(gè)問題，通過AI自動圖像標(biāo)注平臺SpeedDP的大量模型部署訓(xùn)練，能夠有效解決數(shù)據(jù)訓(xùn)練不足的問題。湖南移動目標(biāo)跟蹤智能圖像跟蹤在機(jī)場周界中的應(yīng)用。

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)，如位置、速度、加速度和運(yùn)動軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級的檢測任務(wù)。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。相比單目標(biāo)跟蹤而言，多目標(biāo)跟蹤問題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù)，多個(gè)目標(biāo)各自外觀的變化、不同的運(yùn)動方式、動態(tài)光照的影響以及多個(gè)目標(biāo)之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標(biāo)跟蹤問題中的難點(diǎn)。

成都慧視開發(fā)的各款式的AI圖像處理板，就是助力低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳感器技術(shù)設(shè)備之一。AI圖像處理板具備智能圖像檢測識別以及跟蹤的能力，在低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，能夠讓無人機(jī)實(shí)現(xiàn)智慧化賦能。成都慧視開發(fā)的RK3588系列圖像處理板Viztra-HE030，具備6.0TOPS算力，是當(dāng)下國產(chǎn)圖像處理板的性能前列的產(chǎn)品，對于一些復(fù)雜應(yīng)用場景下的識別，RK3588是當(dāng)仁不讓。我司可以根據(jù)需求，定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口，實(shí)現(xiàn)快速適配應(yīng)用。而RV1126系列圖像處理板Viztra-LE026，整體呈小型化設(shè)計(jì)，尺寸小，整體功耗不大于4W，用在無人機(jī)領(lǐng)域，一不會過多占用空間，二不會增加無人機(jī)的功耗負(fù)擔(dān)，2.0TOPS的算力，也能滿足大多數(shù)應(yīng)用場景的需求?；垡昍K3399PRO圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識別目標(biāo)（人、車）。

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣，可能是人類，例如街上的行人、場上的運(yùn)動員等等，也可以是汽車、飛機(jī)、船舶，甚至可以是顯微鏡下的細(xì)胞。雖然對象不盡相同，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，會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對敵機(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，再被雷達(dá)捕獲，根據(jù)時(shí)間來推算距離和方位。如今，基于雷達(dá)的對飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。國內(nèi)有哪些廠家可以提供全國產(chǎn)化的圖像識別模塊？廣東網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤

成都慧視光電技術(shù)有限公司推出基于全國產(chǎn)化RK3588板的高性能圖像跟蹤板卡。工業(yè)目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)檢測和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，YOLO（You Only Look Once）算法在目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域引起了廣關(guān)注。YOLO算法是一種在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域具有重要地位的算法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列先進(jìn)技術(shù)，YOLO算法在速度和準(zhǔn)確性方面取得了明顯的進(jìn)展。然而，仍然有一些挑戰(zhàn)需要解決，如目標(biāo)尺度變化、小目標(biāo)檢測和復(fù)雜背景干擾等。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷發(fā)展，YOLO算法有望在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。工業(yè)目標(biāo)跟蹤