很多跟蹤方法都是對通用目標(biāo)的跟蹤,，沒有目標(biāo)的類別先驗,。在實際應(yīng)用中，還有一個重要的跟蹤是特定物體的跟蹤,，比如人臉跟蹤,、手勢跟蹤和人體跟蹤等。特定物體的跟蹤與前面介紹的方法不同,，它更多地依賴對物體訓(xùn)練特定的檢測器,。人臉跟蹤由于它的明顯特征，它的跟蹤就主要由檢測來實現(xiàn),，比如早期的Viola-Jones檢測框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測或人臉特征點檢測模型,。手勢跟蹤在應(yīng)用主要集中在跟蹤特定的手型，比如跟蹤手掌或者拳頭,。設(shè)定特定的手型可以方便地訓(xùn)練手掌或拳頭的檢測器,。推薦使用慧視光電的跟蹤板卡。湖南目標(biāo)跟蹤多少錢

通常,，遮擋可以分為三種情況：目標(biāo)間遮擋,、背景遮擋、自遮擋,。對于目標(biāo)之間的相互遮擋,，可以選擇根據(jù)目標(biāo)的位置和目標(biāo)特征的先驗知識來處理這一問題。而對于場景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,，因為難以辨認(rèn)究竟是目標(biāo)形狀發(fā)生變化還是發(fā)生遮擋,。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態(tài)建模方法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行,，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時,，預(yù)測目標(biāo)的可能位置，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時再修正它的位置,?？梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對目標(biāo)做狀態(tài)估計,。湖南無線目標(biāo)跟蹤成都智能化目標(biāo)跟蹤供應(yīng)商,。

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,。

跟蹤任務(wù)與檢測任務(wù)有著密切的關(guān)系,。從輸入輸出的形式上來看，這兩個任務(wù)是極為相似的,。它們均以圖片（或者視頻幀）作為模型的輸入,，經(jīng)過處理后，輸出一堆目標(biāo)物置的矩形框,。它們之間比較大的區(qū)別體現(xiàn)在對“目標(biāo)物體”的定義上。對于檢測任務(wù)來說,，目標(biāo)物體屬于預(yù)先定義好的某幾個類別,，如圖1左圖所示；而對于跟蹤任務(wù)來說,，目標(biāo)物體指的是在首幀中所指定的跟蹤個體,，如圖1右圖所示。實際上,，如果我們將每一個跟蹤的個體當(dāng)成是一個類別的話,，跟蹤任務(wù)甚至能被當(dāng)成是一種特殊的檢測任務(wù)，稱為個體檢測（Instance Detection）,。無人機(jī)吊艙能夠通過定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑,、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作。

序列圖像的差異通常是運(yùn)動目標(biāo)檢測和跟蹤的出發(fā)點,，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動是圖像差異的根本原因,。但是，這是建立在背景本身不運(yùn)動的前提下的,。因此,，在許多跟蹤系統(tǒng)中，比如車載,，由于車的振動導(dǎo)致傳感器位置的變化,，表現(xiàn)在圖像上就是背景的運(yùn)動,，因此在做差圖像和背景自動更新之前，都必須先經(jīng)過配準(zhǔn),，即讓所有圖像在都同一個坐標(biāo)系之下,，以消除背景的運(yùn)動。在不同的應(yīng)用場合,，配準(zhǔn)的方法多種多樣,，比如當(dāng)兩個圖像之間只有平移變化時，計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準(zhǔn),；由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,，在頻率域利用相位相關(guān)可以實現(xiàn)配準(zhǔn)。圖像識別跟蹤可以在有些領(lǐng)域代替人員實現(xiàn)24小時不間斷監(jiān)測,！遼寧目標(biāo)跟蹤要多少錢

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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(yùn)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。湖南目標(biāo)跟蹤多少錢