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(duì)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(yàn)知識(shí)來處理這一問題。而對(duì)于場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的導(dǎo)致的部分遮擋此方法則難以判斷,，因?yàn)殡y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(dòng)態(tài)建模方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行,，并在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)，預(yù)測(cè)目標(biāo)的可能位置,，一直到目標(biāo)重新出現(xiàn)時(shí)再修正它的位置,。可以用卡爾曼濾波器來實(shí)現(xiàn)估計(jì)目標(biāo)的位置，也可以用粒子濾波對(duì)目標(biāo)做狀態(tài)估計(jì),?；垡昍K3399圖像跟蹤板支持目標(biāo)跟蹤識(shí)別目標(biāo)（人、車）,。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤有什么

序列圖像的差異通常是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的出發(fā)點(diǎn),，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng),，因此在做差圖像和背景自動(dòng)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(gè)坐標(biāo)系之下,，以消除背景的運(yùn)動(dòng),。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合，配準(zhǔn)的方法多種多樣,，比如當(dāng)兩個(gè)圖像之間只有平移變化時(shí),，計(jì)算出它們的平移量即可實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)；由于平移變化對(duì)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(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤有什么RK3588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(guó)產(chǎn)高性能CPU,，搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。

當(dāng)兩個(gè)圖像之間還有旋轉(zhuǎn)或比例變化時(shí),，往往使用基于控制點(diǎn)的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn),。所謂特征點(diǎn)匹配就是在一幀圖像中尋找具有不變性質(zhì)的結(jié)構(gòu)—特征點(diǎn),，例如,，灰度局部極大值,、局部邊緣,、角等,，與另一幀圖像中的同類特征點(diǎn)作匹配,，從而求得該兩幀圖像之間的變換關(guān)系。從現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看,，在全部特征點(diǎn)中,，只有部分能得到正確的匹配,，這是因?yàn)樘卣鼽c(diǎn)尋找算法并非完美無(wú)缺。特征點(diǎn)匹配方法具有：處理的數(shù)據(jù)量不斷減少,、可能匹配的數(shù)目少于互相關(guān)方法和受照度,、幾何的變化影響較小的優(yōu)點(diǎn),。根據(jù)具體的振動(dòng)情況,，選擇合適的特征點(diǎn)和速度較快的匹配策略是該任務(wù)研究的重點(diǎn)。目前的研究工作都致力于圖像間的自動(dòng)配準(zhǔn),，如直接相關(guān)匹配,，基于圖像分割技術(shù)的配準(zhǔn)，利用封閉輪廓的形心作為控制點(diǎn)的配準(zhǔn)等。

很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤,，沒有目標(biāo)的類別先驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中,，還有一個(gè)重要的跟蹤是特定物體的跟蹤，比如人臉跟蹤,、手勢(shì)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(duì)物體訓(xùn)練特定的檢測(cè)器。人臉跟蹤由于它的明顯特征,，它的跟蹤就主要由檢測(cè)來實(shí)現(xiàn),，比如早期的Viola-Jones檢測(cè)框架和當(dāng)前利用深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)或人臉特征點(diǎn)檢測(cè)模型,。手勢(shì)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(cè)器,。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展,。

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。在計(jì)算機(jī)視覺的研究過程中,，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,，并在接下來的視頻幀中對(duì)其進(jìn)行跟蹤慧視AI圖像處理板是高精度識(shí)別的板卡。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤多少錢

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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(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)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(duì)象不盡相同,，但是我們都有同一個(gè)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(huì)發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時(shí)用作對(duì)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(shí)間來推算距離和方位,。如今,，基于雷達(dá)的對(duì)飛機(jī)的追蹤在民用和非民用領(lǐng)域仍然有很多應(yīng)用。電力應(yīng)急目標(biāo)跟蹤有什么