很多跟蹤方法都是對通用目標的跟蹤，沒有目標的類別先驗,。在實際應用中,，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檢測框架和當前利用深度學習的人臉檢測或人臉特征點檢測模型。手勢跟蹤在應用主要集中在跟蹤特定的手型,，比如跟蹤手掌或者拳頭,。設定特定的手型可以方便地訓練手掌或拳頭的檢測器。用于安防監(jiān)控及狀態(tài)監(jiān)測的攝像頭數(shù)量的飛速發(fā)展,。耐用目標跟蹤銷售廠家

實際上,，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統(tǒng)TLD框架使用的在線學習檢測器,，或KCF密集采樣訓練的檢測器,，以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面,，跟蹤能夠保證速度上的需要,，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣,，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤,，在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求,。另外,，跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤（MultipleObjectTracking）,。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續(xù)跟蹤,，還涉及到不同目標之間的身份識別,、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結果的數(shù)據關聯(lián)等,。陜西目標跟蹤價格信息如何實現(xiàn)穩(wěn)定的目標跟蹤,？

通常，遮擋可以分為三種情況：目標間遮擋,、背景遮擋,、自遮擋。對于目標之間的相互遮擋,，可以選擇根據目標的位置和目標特征的先驗知識來處理這一問題,。而對于場景結構的導致的部分遮擋此方法則難以判斷，因為難以辨認究竟是目標形狀發(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)建模方法對運動目標進行，并在目標發(fā)生遮擋時,，預測目標的可能位置,，一直到目標重新出現(xiàn)時再修正它的位置?？梢杂每柭鼮V波器來實現(xiàn)估計目標的位置,，也可以用粒子濾波對目標做狀態(tài)估計。

我們要追蹤的目標可以是各式各樣,，可能是人類,，例如街上的行人、場上的運動員等等,，也可以是汽車,、飛機、船舶,，甚至可以是顯微鏡下的細胞,。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的位置,，去向和其他感興趣的特征等等，這就是多目標追蹤,。研究多目標追蹤的歷史,，會發(fā)現(xiàn)首先是在二戰(zhàn)時用作對敵機的預警系統(tǒng)，基本思想是讓雷達傳感器發(fā)射能量，然后一些能量被飛機反射回來,，再被雷達捕獲,，根據時間來推算距離和方位。如今,，基于雷達的對飛機的追蹤在民用和非民用領域仍然有很多應用,。智能圖像跟蹤在機場周界中的應用。

視覺目標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,?；趨^(qū)域的跟蹤的基本思想是通過圖像分割或預先人為確定，提取包含著運動目標的運動變化的區(qū)域范圍作為匹配的目標模板,，然后把目標模板與實時圖像在所有可能位置上進行疊加,，然后計算某種圖像相似性度量的相應值，其比較大相似性相對應的位置就是目標的位置,，Jorge等人提出的區(qū)域跟蹤算法不僅利用了分割結果來給跟蹤提供信息,，同時也能利用跟蹤所提供的信息改善分割效果，把連續(xù)幀的目標匹配起來跟蹤目標,?？焖僖苿拥钠囋趺存i定跟蹤？耐用目標跟蹤銷售廠家

慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,，采用了國產高性能CPU,。耐用目標跟蹤銷售廠家

視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取,、識別和跟蹤,，獲得運動目標的運動參數(shù)，如位置,、速度,、加速度和運動軌跡等，從而進行下一步的處理與分析,，實現(xiàn)對運動目標的行為理解，以完成更高一級的檢測任務,。根據跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤,。相比單目標跟蹤而言，多目標跟蹤問題更加復雜和困難,。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置,、大小等數(shù)據，多個目標各自外觀的變化,、不同的運動方式,、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點,。耐用目標跟蹤銷售廠家