基于特征匹配的跟蹤方法不考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的整體特征,，通過(guò)有目的的提取序列圖像中的過(guò)零點(diǎn)、邊緣輪廓,、線(xiàn)段等相關(guān)特征或是部分特性,，并建立匹配模板，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征匹配,，達(dá)到對(duì)目標(biāo)對(duì)象跟蹤的目的,。假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以由惟一的特征**表達(dá)，搜索到該相應(yīng)的特征就認(rèn)為跟蹤上了運(yùn)動(dòng)目標(biāo),。除了用單一的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤外,，還可以采用多個(gè)特征信息融合在一起作為跟蹤特征,。該算法主要包括特征提取和特征匹配兩個(gè)方面。其中,，特征提取指的是針對(duì)所包含的目標(biāo)對(duì)象的序列圖像選擇合適的目標(biāo)跟蹤特性。慧視RV1126板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng),。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇

對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況,，通過(guò)設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時(shí)丟失狀態(tài)，并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對(duì)后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),，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(shí)，采取估計(jì)提前量的控制策略也對(duì)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(dòng)方向的另一側(cè),，可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時(shí)間和機(jī)會(huì),。在本實(shí)驗(yàn)序列中尤為明顯，目標(biāo)基本上保持由左上向右下運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì),，根據(jù)對(duì)目標(biāo)速度的估計(jì),，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(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)加提前估計(jì)量,。江西人防目標(biāo)跟蹤RK3399PRO圖像處理板識(shí)別概率超過(guò)85%,。

人工智能起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，被譽(yù)為新時(shí)代工業(yè)發(fā)展的引擎,。隨著技術(shù)的發(fā)展,，為了使得計(jì)算機(jī)可以擁有像人眼一樣感知、分析,、處理現(xiàn)實(shí)世界的能力,，六十年代初，人工智能衍生出了一個(gè)重要的分支,，計(jì)算機(jī)視覺(jué),。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究過(guò)程中，學(xué)者們?yōu)榱岁U述“根據(jù)目標(biāo)在視頻中的某一幀狀態(tài)來(lái)估計(jì)其在后續(xù)幀中的狀態(tài)”,，一個(gè)新的學(xué)科——目標(biāo)跟蹤應(yīng)運(yùn)而生,。目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的重要分支，在人機(jī)交互,、安全監(jiān)控,、自動(dòng)駕駛、城市交通,、軍領(lǐng)域,、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區(qū)域，并在接下來(lái)的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的,，再加上監(jiān)控的場(chǎng)景,，即背景往往比較復(fù)雜，只利用一個(gè)單幀圖像就找出移動(dòng)的目標(biāo)是非常困難的,。然而,，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了其運(yùn)動(dòng)時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控場(chǎng)景圖像的連續(xù)變化,，所以,，使用圖像序列分析往往是比較有效的，而且適合于低信噪比的情況,。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大,，系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣，圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn),，從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高,，因此采用突出目標(biāo)的方法，需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制,。在該技術(shù)中,，要研究的問(wèn)題有，相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系,，是簡(jiǎn)單的圖像差的值,，還是多幅之間差的最大值，還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系,，是尤其需要研究的,。在研究中，研究如何差,，如何自動(dòng)得到差圖像的分割門(mén)限,，如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別及跟蹤,？

從軟件的角度來(lái)看,，整個(gè)視頻跟蹤系統(tǒng)主要是由電視攝像機(jī)及控制、圖像獲取模塊,、圖像顯示模塊,、數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè),，目標(biāo)跟蹤,，報(bào)警輸入和人機(jī)接口模塊等組成的。視覺(jué)計(jì)算模塊是視頻跟蹤系統(tǒng)的重點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵,，如圖3所示,。一般采取先檢測(cè)后跟蹤(Detect-before-Track)方式，目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是緊密結(jié)合的,。檢測(cè)是跟蹤的前因,，并為跟蹤提供了目標(biāo)的信息(如目標(biāo)的位置，大小,，模式和速度估計(jì)等),，而跟蹤則是檢測(cè)的延續(xù)，實(shí)時(shí)利用檢測(cè)得到的知識(shí)去驗(yàn)證目標(biāo)的存在,。Viztra-LE034圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）,。青海附近目標(biāo)跟蹤

國(guó)產(chǎn)化跟蹤板哪家好,？移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇

如今，無(wú)人機(jī)在我們生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣,。例如無(wú)人機(jī)巡檢安防領(lǐng)域,，無(wú)人機(jī)能夠到達(dá)人無(wú)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(wú)法看到的一些問(wèn)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(huà)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(jiàn)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(guò)紅外成像也能展現(xiàn)出清晰的畫(huà)面。移動(dòng)目標(biāo)跟蹤好選擇