高效目標(biāo)跟蹤哪里好

來源: 發(fā)布時間:2025-05-01

小興安嶺的日常巡護(hù),是構(gòu)筑東北生態(tài)安全的必要措施,進(jìn)入冬季,整個小興安嶺將處于冰雪覆蓋,按照傳統(tǒng)的巡檢模式,危險且費(fèi)力。整個小興安嶺森林覆蓋率達(dá)到96%,只靠肉眼的觀察,很容易錯過死角空白區(qū)的潛在危險,因此,無人機(jī)上線了。將無人機(jī)智能化,在吊艙的基礎(chǔ)上加裝具備智能圖像處理的板卡,再通過定制算法的植入,一個智慧“巡檢員”就上線了。面對大森林這樣復(fù)雜的環(huán)境,成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030可以勝任,這塊板卡采用了瑞芯微旗艦級芯片RK3588,能夠輸出6.0TOPS的算力,考慮到小興安嶺冬天寒冷的環(huán)境,這款板卡能夠適應(yīng)零下40℃的環(huán)境,長時間的戶外工作不在話下。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。高效目標(biāo)跟蹤哪里好

目標(biāo)跟蹤

之所以能產(chǎn)生這種可見運(yùn)動或表觀運(yùn)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(jī)在移動(或者兩者都有)在很多應(yīng)用程序中,跟蹤表觀運(yùn)動都是極其重要的。它可用來追蹤運(yùn)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?jǐn)z像機(jī)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(yùn)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(yùn)動可以是稀疏的(圖像的少數(shù)位置上有運(yùn)動,稱為稀疏運(yùn)動),也可以是稠密的(圖像的每個像素都有運(yùn)動,稱為稠密運(yùn)動)跟蹤視頻中的特征點(diǎn)從前面章節(jié)介紹的內(nèi)容可以看出,根據(jù)特殊的點(diǎn)分析圖像,可以使計算機(jī)視覺算法更加實高效。四川目標(biāo)跟蹤型號無人機(jī)可能會受到敵方勢力或者強(qiáng)風(fēng)等因素干擾,造成不同幅度的振動,從而影響板卡能否正常完成任務(wù)。

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對于目標(biāo)被暫時遮擋的情況,通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測,在后續(xù)圖像中可以再次重新找回目標(biāo)。在攝像機(jī)控制時,采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助??刂茢z像機(jī),使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運(yùn)動方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機(jī)會。在本實驗序列中尤為明顯,目標(biāo)基本上保持由左上向右下運(yùn)動的趨勢,根據(jù)對目標(biāo)速度的估計,則攝像機(jī)提前將目標(biāo)定為視野中心偏上偏左的區(qū)域,對目標(biāo)運(yùn)動加提前估計量。

這種智慧化的建設(shè)就是采用圖像處理。在無人機(jī)內(nèi)部安裝圖像處理板,這些圖像處理板和相機(jī)、算法的有機(jī)結(jié)合就形成了無人機(jī)的智慧眼,有了這個智慧眼,無人機(jī)就能夠?qū)σ曇胺秶鷥?nèi)的物體進(jìn)行AI識別,從而自動完成避障、巡檢等操作。成都慧視開發(fā)的小型化圖像處理板Viztra-LE026就是專門為無人機(jī)設(shè)計的一款“智慧眼”處理器。這塊板卡采用了RV1126開發(fā)而成,具備2.0TOPS的算力,外形呈圓形化設(shè)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(jī)領(lǐng)域具有功耗低、尺寸小的優(yōu)勢,不會過多占用和消耗無人機(jī)的內(nèi)部空間和續(xù)航?;垡暪怆娀贏I圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案能夠?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)。

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目標(biāo)跟蹤(Target Tracking)是近年來計算機(jī)視覺領(lǐng)域比較活躍的研究方向之一,它包含從目標(biāo)的圖像序列中檢測、分類、識別、跟蹤并對其行為進(jìn)行理解和描述,屬于圖像分析和理解的范疇。從技術(shù)角度而言,目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富,主要涉及到模式識別、圖像處理、計算機(jī)視覺、人工智能等學(xué)科知識;同時,動態(tài)場景中運(yùn)動的快速分割、目標(biāo)的非剛性運(yùn)動、目標(biāo)自遮擋和目標(biāo)之間互遮擋的處理等問題也為目標(biāo)跟蹤研究帶來了一定的挑戰(zhàn)。由于目標(biāo)跟蹤在視頻會議、安全監(jiān)控、導(dǎo)彈制導(dǎo)、醫(yī)療診斷、高級人機(jī)交互及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價值。慧視RV1126圖像處理板能實現(xiàn)24小時、無間隙信息化監(jiān)控。四川目標(biāo)跟蹤型號

RK2588搭載AI智能算法,實現(xiàn)目標(biāo)識別與跟蹤。高效目標(biāo)跟蹤哪里好

檢測器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動預(yù)測算法,該算法預(yù)測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此?;贒FT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進(jìn)行定位。DFT是一項困難的任務(wù),因為關(guān)于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。
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