成都慧視開(kāi)發(fā)的圖像跟蹤板能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的自動(dòng)目標(biāo)視頻跟蹤,，所謂自動(dòng)視頻跟蹤,，是利用視頻的圖像信號(hào)，自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè),、識(shí)別,、定位，自動(dòng)控制云臺(tái)和攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng),，跟蹤和鎖定目標(biāo),。過(guò)去在安防領(lǐng)域，視頻信號(hào)一般都是可見(jiàn)光的攝像機(jī)產(chǎn)生的PAL制或NTSC制的模擬信號(hào),；現(xiàn)在,，隨著320x240左右分辨率的非制冷的紅外熱象儀的價(jià)格進(jìn)一步下降，熱成像傳感器將由jun用領(lǐng)域進(jìn)入安防領(lǐng)域,，以彌補(bǔ)CCD攝像機(jī)的夜晚成象質(zhì)量差和非全天候等的問(wèn)題,。國(guó)產(chǎn)化跟蹤板哪家好？吉林目標(biāo)跟蹤工程

作為社區(qū)的基本單元,，小區(qū)是智慧城市建設(shè)的重要一環(huán),，而在安防領(lǐng)域，小區(qū)更是守護(hù)家庭的門(mén)戶,，如何更加高效的守護(hù)小區(qū)安全是社區(qū)創(chuàng)新基層治理的探索方向,。經(jīng)過(guò)技術(shù)的不斷革新,，智慧安防逐漸成為這個(gè)方向,。通過(guò)在小區(qū)傳統(tǒng)人防、物防,、技防的基礎(chǔ)上,，應(yīng)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等當(dāng)前先進(jìn)的信息化技術(shù),，對(duì)居民小區(qū)安防系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí),，加強(qiáng)對(duì)社區(qū)人,、車(chē)、事,、物,、地、組織“信息進(jìn)行感知”,，打造并集成出入口,、智能門(mén)禁、信息卡口,、移動(dòng)巡防,、視頻監(jiān)控、報(bào)警聯(lián)防,、信息發(fā)布,、停車(chē)場(chǎng)、訪客,、梯控等產(chǎn)品及子系統(tǒng),，也包括智慧物管安防綜合平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚,、統(tǒng)一管理,。貴州目標(biāo)跟蹤進(jìn)貨價(jià)智能圖像跟蹤在機(jī)場(chǎng)周界中的應(yīng)用。

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(lái)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,。

云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)將直接改變攝像機(jī)的視野,，因此對(duì)于云臺(tái)的控制必須謹(jǐn)慎且準(zhǔn)確。錯(cuò)誤的控制會(huì)使目標(biāo)從視野中消失,，導(dǎo)致跟蹤的失敗,。此外，如果云臺(tái)的控制幅度過(guò)小,，可能會(huì)達(dá)不到目標(biāo)回到視野中心的目的,，目標(biāo)也同樣極易丟失。相反如果在對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度有可靠估計(jì)的前提下,，提前將目標(biāo)移到視野中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的另一側(cè),，將為此后跟蹤目標(biāo)贏得更多的時(shí)間，能夠提高跟蹤的成功率,。所以為了使對(duì)于云臺(tái)的控制更為合理,，應(yīng)該對(duì)于不同的情況采取不同的控制策略。對(duì)于情況的劃分主要取決于目標(biāo)的可靠性和速度的穩(wěn)定性,。RK2588搭載AI智能算法,，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。貴州目標(biāo)跟蹤應(yīng)用

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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(chē)載,，由于車(chē)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(guò)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),。吉林目標(biāo)跟蹤工程