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(diǎn)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(huì)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模,，比如利用目標(biāo)的顏色分布來描述目標(biāo),，然后計(jì)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(jì)算,，它的很多改進(jìn)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(yùn)動(dòng)估計(jì)是根據(jù)目標(biāo)在過去的位置對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律加以總結(jié),，并以此對(duì)目標(biāo)將來的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,。正確的預(yù)測，可以縮小匹配的計(jì)算區(qū)域,，大幅的降低匹配計(jì)算量,。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標(biāo)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為了把目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)視野之內(nèi),，必須對(duì)攝像機(jī)加以控制,。在實(shí)際應(yīng)用中，攝像機(jī)被固定在云臺(tái)上,，云臺(tái)本身不做平移運(yùn)動(dòng),，但可以控制云臺(tái)進(jìn)行水平擺動(dòng)和上下俯仰，從而帶動(dòng)攝像機(jī)做相應(yīng)運(yùn)動(dòng),。所以,，對(duì)攝像機(jī)的控制就是對(duì)云臺(tái)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(jìn)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(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來越廣。例如無人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域,，無人機(jī)能夠到達(dá)人無法觸及的一些角度,，能夠很大程度上擴(kuò)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(jī)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?yàn)橐郧按蠖鄶?shù)相機(jī)都是可見光相機(jī),，在晚上光源不佳時(shí)，就會(huì)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(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測、提取,、識(shí)別和跟蹤,，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置,、速度,、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析,，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解,，以完成更高一級(jí)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(dòng)方式,、動(dòng)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)。智能目標(biāo)識(shí)別及追蹤,，讓目標(biāo)無處可藏,。

實(shí)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(jì)誤差。不同的應(yīng)用場合對(duì)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(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤,，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)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(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)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(píng)價(jià)中直接從全圖中預(yù)測多個(gè)boundingboxes和類概率，在全圖上訓(xùn)練并直接優(yōu)化檢測性能,，同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的泛化表示,。然而，YOLO對(duì)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(xiàng)目的數(shù)量,。成群出現(xiàn)的小物件，如鳥類,，對(duì)于此模型也同樣有問題,。fasterR-CNN，一個(gè)由全深度CNN組成的單一統(tǒng)一對(duì)象識(shí)別網(wǎng)絡(luò),，提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率,，同時(shí)減少了計(jì)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(shí)別系統(tǒng)能夠以接近實(shí)時(shí)的幀率運(yùn)行，然后在保持固定目標(biāo)的同時(shí)微調(diào)目標(biāo)檢測,。陜西放心目標(biāo)跟蹤