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視頻目標(biāo)跟蹤價格信息

來源: 發(fā)布時間:2024年10月21日

在周界安防領(lǐng)域,傳統(tǒng)的攝像頭有畫無聲并不具備報警功能。慧視AI圖像處理板能夠賦能監(jiān)控進(jìn)行AI識別,當(dāng)出現(xiàn)可疑人物有翻越等入侵行為時,監(jiān)控能夠立即鎖定跟蹤目標(biāo)人物,并向安保室發(fā)出警報,安保室人員能夠通過監(jiān)控的AI跟蹤鎖定找到可疑人員的移動軌跡,便于糾察。此外,針對于夜間監(jiān)控的不足,慧視雙光吊艙識別裝置能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜成像,白天通過可見光實現(xiàn)區(qū)域的監(jiān)控畫面,在夜晚通過紅外實現(xiàn)道路或者目標(biāo)區(qū)域的畫面成像,使得一些光線較差的區(qū)域也能實現(xiàn)清晰成像,避免被可疑人員鉆空。這樣就能在小區(qū)出入口、室外路口、周界、園區(qū)活動空間、地下室以及高空拋物防控等重要區(qū)域,通過智能監(jiān)控聯(lián)動,實現(xiàn)小區(qū)全天候、24小時可視化報警監(jiān)控。通過及時預(yù)警通知,規(guī)避安全風(fēng)險,實現(xiàn)小區(qū)的安全管理。慧視AI算法是無人設(shè)備的“眼睛”。視頻目標(biāo)跟蹤價格信息

目標(biāo)跟蹤

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(xué)習(xí)檢測器,或KCF密集采樣訓(xùn)練的檢測器,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,而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應(yīng)用場合對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,跟蹤的另一個分支是多目標(biāo)跟蹤(MultipleObjectTracking)。多目標(biāo)跟蹤并不是簡單的多個單目標(biāo)跟蹤,因為它不僅涉及到各個目標(biāo)的持續(xù)跟蹤,還涉及到不同目標(biāo)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(jié)果的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。省時省力目標(biāo)跟蹤多少錢慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。

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基于視頻目標(biāo)檢測和跟蹤的一般流程是:通過目標(biāo)檢測,找到目標(biāo);對目標(biāo)特征進(jìn)行描述,初步估計目標(biāo)的運動矢量;根據(jù)運動狀態(tài),進(jìn)入目標(biāo)跟蹤,對傳感器的姿態(tài),比如水平方位、垂直方位和焦距等進(jìn)行調(diào)整;跟蹤到目標(biāo)后,對目標(biāo)特征進(jìn)行更新,并對目標(biāo)的運動進(jìn)行預(yù)測后,進(jìn)入下一輪的跟蹤過程。目標(biāo)跟蹤檢測與跟蹤涉及到的技術(shù)細(xì)節(jié)很多。慧視光電開發(fā)的高性能目標(biāo)跟蹤圖像跟蹤板在自研目標(biāo)跟蹤算法的作用下,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度低延遲的視頻目標(biāo)鎖定跟蹤。

由于侵入的目標(biāo)的形狀和顏色等特征是難以固定的,再加上監(jiān)控的場景,即背景往往比較復(fù)雜,只利用一個單幀圖像就找出移動的目標(biāo)是非常困難的。然而,目標(biāo)的運動導(dǎo)致了其運動時間內(nèi),監(jiān)控場景圖像的連續(xù)變化,所以,使用圖像序列分析往往是比較有效的,而且適合于低信噪比的情況。由于監(jiān)控系統(tǒng)通常監(jiān)控的視野比較大,系統(tǒng)設(shè)置的環(huán)境較為惡劣,圖像傳輸?shù)木嚯x較遠(yuǎn),從而導(dǎo)致圖像的信噪比不高,因此采用突出目標(biāo)的方法,需要在配準(zhǔn)的前提下進(jìn)行多幀能量積累和噪聲抑制。在該技術(shù)中,要研究的問題有,相鄰的兩幅或多幅圖像之間的關(guān)系是什么關(guān)系,是簡單的圖像差的值,還是多幅之間差的最大值,還是其他的與圖像減法之間的其他函數(shù)關(guān)系,是尤其需要研究的。在研究中,研究如何差,如何自動得到差圖像的分割門限,如何減小背景和突出目標(biāo)是研究的方向。慧視光電的RK3588跟蹤板怎么樣?

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在深度學(xué)習(xí)中,解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預(yù)訓(xùn)練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調(diào)權(quán)重。但是,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓(xùn)練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預(yù)訓(xùn)練過后,在單張訓(xùn)練圖片上微調(diào)的過程:盡管訓(xùn)練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,機(jī)器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。RK3399圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標(biāo)跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標(biāo)跟蹤及跟蹤算法。智能化目標(biāo)跟蹤服務(wù)電話

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對于目標(biāo)被暫時遮擋的情況,通過設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)為暫時丟失狀態(tài),并以上一次目標(biāo)的位置和速度繼續(xù)對后續(xù)的目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測,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,采取估計提前量的控制策略也對跟蹤有很大的幫助。控制攝像機(jī),使目標(biāo)提前擺到視野中目標(biāo)運動方向的另一側(cè),可以為以后的跟蹤贏得更多的跟蹤時間和機(jī)會。在本實驗序列中尤為明顯,目標(biāo)基本上保持由左上向右下運動的趨勢,根據(jù)對目標(biāo)速度的估計,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,對目標(biāo)運動加提前估計量。視頻目標(biāo)跟蹤價格信息

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