很多跟蹤方法都是對(duì)通用目標(biāo)的跟蹤,，沒(méi)有目標(biāo)的類(lèi)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(lái)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。耐用目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠家

實(shí)際上,，跟蹤和檢測(cè)是分不開(kāi)的,，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學(xué)習(xí)檢測(cè)器，或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測(cè)器,，以及當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的卷積特征跟蹤框架,。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要,，而檢測(cè)能夠有效地修正跟蹤的累計(jì)誤差,。不同的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)跟蹤的要求也不一樣,，比如特定目標(biāo)跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率,、準(zhǔn)確度和魯棒性方面都有具體的要求,。另外，跟蹤的另一個(gè)分支是多目標(biāo)跟蹤（MultipleObjectTracking）,。多目標(biāo)跟蹤并不是簡(jiǎn)單的多個(gè)單目標(biāo)跟蹤,，因?yàn)樗粌H涉及到各個(gè)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，還涉及到不同目標(biāo)之間的身份識(shí)別,、自遮擋和互遮擋的處理,，以及跟蹤和檢測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。陜西目標(biāo)跟蹤價(jià)格信息如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤,？

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(lái)處理這一問(wèn)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(wèn)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(lái)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)。

我們要追蹤的目標(biāo)可以是各式各樣,，可能是人類(lèi),，例如街上的行人、場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)員等等,，也可以是汽車(chē),、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(lái),，再被雷達(dá)捕獲,，根據(jù)時(shí)間來(lái)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,。智能圖像跟蹤在機(jī)場(chǎng)周界中的應(yīng)用。

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指在視頻圖像序列的各幀圖像中找到被跟蹤的目標(biāo),?；趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過(guò)圖像分割或預(yù)先人為確定，提取包含著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標(biāo)模板,，然后把目標(biāo)模板與實(shí)時(shí)圖像在所有可能位置上進(jìn)行疊加,，然后計(jì)算某種圖像相似性度量的相應(yīng)值，其比較大相似性相對(duì)應(yīng)的位置就是目標(biāo)的位置,，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結(jié)果來(lái)給跟蹤提供信息,，同時(shí)也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標(biāo)匹配起來(lái)跟蹤目標(biāo),?？焖僖苿?dòng)的汽車(chē)怎么鎖定跟蹤？耐用目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠家

慧視光電開(kāi)發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,，采用了國(guó)產(chǎn)高性能CPU,。耐用目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠家

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取,、識(shí)別和跟蹤,，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如位置,、速度,、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，從而進(jìn)行下一步的處理與分析,，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解,，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)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(wèn)題更加復(fù)雜和困難。多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題需要考慮視頻序列中多個(gè)單獨(dú)目標(biāo)的位置,、大小等數(shù)據(jù),，多個(gè)目標(biāo)各自外觀的變化,、不同的運(yùn)動(dòng)方式、動(dòng)態(tài)光照的影響以及多個(gè)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(wèn)題中的難點(diǎn),。耐用目標(biāo)跟蹤銷(xiāo)售廠家