然后在下一幀采集的圖像中對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行特征提取,；特征匹配的過程既是將提取出來的目標(biāo)對(duì)象的特征與我們事先已經(jīng)建立的特征模板進(jìn)行匹配,，通過與特征模板的相似程度來確定被跟蹤的目標(biāo)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤,?；谔卣鞯母櫵惴ǖ膬?yōu)點(diǎn)在于速度快、對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度,、形變和亮度等變化不敏感,，能滿足特定場合的處理要求。但由于特征具有稀疏性和不規(guī)則性,，所以該算法對(duì)于噪聲,、遮擋、圖像模糊等比較敏感,，如果目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn),，則部分特征點(diǎn)會(huì)消失，新的特征點(diǎn)會(huì)出現(xiàn),，因此需要對(duì)匹配模板進(jìn)行更新,。成都慧視的跟蹤版是國產(chǎn)化的嗎？如何目標(biāo)跟蹤

對(duì)于目標(biāo)被暫時(shí)遮擋的情況,，通過設(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。遼寧如何目標(biāo)跟蹤RV1126處理板,，智慧視覺應(yīng)用開發(fā)板,。

自動(dòng)化的視頻跟蹤系統(tǒng)的工作流程一般是攝像機(jī)的模擬信號(hào)通過視頻電纜傳送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過視頻采集卡將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào),，該轉(zhuǎn)換的輸出的數(shù)字圖像一方面在計(jì)算機(jī)CRT上顯示,，同時(shí)傳送至內(nèi)存進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或跟蹤(根據(jù)需要可同時(shí)進(jìn)行硬盤錄像)，計(jì)算機(jī)根據(jù)算法的運(yùn)算結(jié)果來控制攝像機(jī)的云臺(tái),，這個(gè)控制過程是通過通訊協(xié)議卡和雙絞線電纜和攝像機(jī)的云臺(tái)接口來完成的,。監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng)的啟動(dòng)可以是人工的，也可以由系統(tǒng)的報(bào)警輸入設(shè)備啟動(dòng),。高性能的圖像卡一般自帶顯卡,，能夠避免廉價(jià)的多媒體卡長時(shí)間地、連續(xù)地通過總線傳送到計(jì)算機(jī)的顯存而帶來的死屏,、CPU的占用及總線的占用等問題,。

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?？梢杂每柭鼮V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)。RK3588作為工業(yè)級(jí)圖像處理板能夠進(jìn)行大量的目標(biāo)識(shí)別信息處理,。

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)行跟蹤無人機(jī)吊艙能夠通過定制算法和精細(xì)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥精細(xì)噴灑、農(nóng)作物精細(xì)拋糧等操作,。山東附近目標(biāo)跟蹤

慧視微型雙光吊艙能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,。如何目標(biāo)跟蹤

YOLO算法具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：快速高效：YOLO算法采用單次前向傳播的方式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，相比傳統(tǒng)方法的多次掃描圖像,，速度更快,，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。準(zhǔn)確性較高：通過引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)技術(shù),，YOLO算法在目標(biāo)定位和類別預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性,。多尺度處理：YOLO算法通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和多尺度預(yù)測(cè)技術(shù)，可以處理不同大小的目標(biāo),，并保持對(duì)小目標(biāo)的有效檢測(cè),。端到端訓(xùn)練：YOLO算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，避免了多階段處理的復(fù)雜性,，簡化了算法的實(shí)現(xiàn)和使用,。如何目標(biāo)跟蹤