2010年以前，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域大部分采用一些經(jīng)典的跟蹤方法,，比如Meanshift,、Particle Filter和Kalman Filter，以及基于特征點的光流算法等。Meanshift方法是一種基于概率密度分布的跟蹤方法，使目標(biāo)的搜索一直沿著概率梯度上升的方向，迭代收斂到概率密度分布的局部峰值上,。首先Meanshift會對目標(biāo)進行建模，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo),，然后計算目標(biāo)在下一幀圖像上的概率分布,，從而迭代得到局部密集的區(qū)域。Meanshift適用于目標(biāo)的色彩模型和背景差異比較大的情形,，早期也用于人臉跟蹤,。由于Meanshift方法的快速計算，它的很多改進方法也一直適用至今,。成都RK3399智能跟蹤板提供商,。陜西放心目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)運動估計是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對目標(biāo)的運動規(guī)律加以總結(jié)，并以此對目標(biāo)將來的運動狀態(tài)進行預(yù)測,。正確的預(yù)測,，可以縮小匹配的計算區(qū)域，大幅的降低匹配計算量,。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運動狀態(tài),，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機視野之內(nèi)，必須對攝像機加以控制,。在實際應(yīng)用中,，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動,，但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應(yīng)運動,。所以,，對攝像機的控制就是對云臺的控制?？煽磕繕?biāo)跟蹤售后服務(wù)工程師以RK3399PRO核心板為基礎(chǔ)進行定制開發(fā),，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻,。

如今,，無人機在我們生活中的應(yīng)用越來越廣,。例如無人機巡檢安防領(lǐng)域，無人機能夠到達人無法觸及的一些角度,，能夠很大程度上擴大安防檢查的覆蓋面,。在工地、電力,、化工等行業(yè),，晚上巡檢是必不可少的環(huán)節(jié)，并且晚上巡檢還能發(fā)現(xiàn)白天無法看到的一些問題,，在白天,，一般的相機效果很好，能夠看到非常清晰的監(jiān)控畫面,，但是到了晚上,，就心有余而力不足。這是因為以前大多數(shù)相機都是可見光相機,，在晚上光源不佳時,，就會出現(xiàn)成像模糊、漆黑,。這種解決辦法是采用紅外熱像儀傳感器,，即使在漆黑的夜晚，通過紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫面,。

視覺目標(biāo)跟蹤是指對圖像序列中的運動目標(biāo)進行檢測,、提取、識別和跟蹤,，獲得運動目標(biāo)的運動參數(shù),，如位置、速度,、加速度和運動軌跡等,，從而進行下一步的處理與分析，實現(xiàn)對運動目標(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單獨目標(biāo)的位置、大小等數(shù)據(jù),，多個目標(biāo)各自外觀的變化,、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標(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,。智能目標(biāo)識別及追蹤,，讓目標(biāo)無處可藏。

實際上,，跟蹤和檢測是分不開的,，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器,，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架,。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要,，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差,。不同的應(yīng)用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤,，在跟蹤成功率,、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外,，跟蹤的另一個分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）,。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個單目標(biāo)跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識別,、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等,。如何實現(xiàn)目標(biāo)識別及跟蹤,？新疆目標(biāo)跟蹤檢測

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YOLO單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一次評價中直接從全圖中預(yù)測多個boundingboxes和類概率,，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能，同時學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示,。然而,，YOLO對邊界框預(yù)測施加了嚴(yán)格的空間約束，限制了模型可以預(yù)測的相鄰項目的數(shù)量,。成群出現(xiàn)的小物件,，如鳥類，對于此模型也同樣有問題,。fasterR-CNN,，一個由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對象識別網(wǎng)絡(luò)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率,，同時減少了計算開銷,。該模型集成了一種在區(qū)域方案微調(diào)之間交替的訓(xùn)練方法,，使得統(tǒng)一的,、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)能夠以接近實時的幀率運行,，然后在保持固定目標(biāo)的同時微調(diào)目標(biāo)檢測。陜西放心目標(biāo)跟蹤