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省時省力目標(biāo)跟蹤好選擇

來源: 發(fā)布時間:2025年04月25日

首先攝像機(jī)采用的是可見光高清攝像機(jī),具備1920*1080的分辨率,系統(tǒng)視場31.11°×17.8°,其中搜索視場15.8°×15.8°(1080P像素)。而圖像處理則采用慧視開發(fā)的RV1126高性能圖像處理板,之所以采用這塊板卡,一方面得益于其低功耗、微型外觀的設(shè)計,非常契合“智慧眼”這樣對于空間要求嚴(yán)格的應(yīng)用場景;另一方面RV1126具備2.0TOPS的算力,在國產(chǎn)化方面也十分完整,安全性十足。兩者結(jié)合,就能夠形成重量不超過100g的“智慧眼”。在算法的作用下,能夠達(dá)到≥50Hz的跟蹤幀率,≥25Hz的檢測幀率,實(shí)現(xiàn)捕獲4m*4m目標(biāo)超過800m、6m*6m目標(biāo)超過1000m。這就是“機(jī)器狼”的智慧化措施,通過一個“小小的”“智慧眼”的加入,便能夠讓其實(shí)現(xiàn)許多自動化任務(wù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,“機(jī)器狼”的形態(tài)將會不斷進(jìn)步,滿足更多多樣化需求。慧視RK3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。省時省力目標(biāo)跟蹤好選擇

目標(biāo)跟蹤

檢測器的輸出通常被用作跟蹤設(shè)備的輸入,跟蹤設(shè)備的輸出被提供給運(yùn)動預(yù)測算法,該算法預(yù)測物體在接下來的幾秒鐘內(nèi)將移動到哪里。然而,在無檢測跟蹤中,情況并非如此。基于DFT的模型要求必須在首幀中手動初始化固定數(shù)量的對象,然后必須在隨后的幀中對這些對象進(jìn)行定位。DFT是一項(xiàng)困難的任務(wù),因?yàn)殛P(guān)于要跟蹤的對象的信息有限,而且這些信息不清楚。結(jié)果,初始邊界框與背景中的感興趣對象近似,并且對象的外觀可能隨著時間的推移而急劇改變。
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多邊形標(biāo)注能夠能夠幫助我們標(biāo)注一些規(guī)則復(fù)雜的物體,如動物、人、車、建筑物等,與矩形標(biāo)注框等方法相比,多邊形標(biāo)注更能精確展示被標(biāo)注物體的形狀、大小以及實(shí)時形態(tài),通過大量的多邊形標(biāo)注工作,能夠更好的幫助我們提高算法模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。傳統(tǒng)的多邊形標(biāo)注方法中,標(biāo)注者需要在物體的邊緣上依次單擊鼠標(biāo)或使用繪圖工具,將點(diǎn)連接起來形成一個封閉的多邊形。標(biāo)注的難度取決于被標(biāo)注物體的復(fù)雜程度,相較于矩形框標(biāo)注更加費(fèi)時費(fèi)力,如果遇到大量待標(biāo)注目標(biāo),則極大地影響工作效率。

然后在下一幀采集的圖像中對目標(biāo)對象進(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)對象,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤。基于特征的跟蹤算法的優(yōu)點(diǎn)在于速度快、對運(yùn)動目標(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)會消失,新的特征點(diǎn)會出現(xiàn),因此需要對匹配模板進(jìn)行更新。智能化的圖像處理板還可以實(shí)現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)降本增效。

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eVTOL是指電動垂直起降飛行器,大力開展eVTOL試點(diǎn),是對低空經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)動力注入,而無人機(jī)正是這一領(lǐng)域的關(guān)鍵選擇之一。無人機(jī)在低空經(jīng)濟(jì)中扮演者重要角色,隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷增多,未來無人機(jī)的數(shù)量將呈式增長,屆時eVTOL起降中心將聚集眾多各式各樣的無人機(jī),如何高效有序的讓無人機(jī)彼此工作而不互相干擾是行業(yè)值得思考的一件事。當(dāng)許多無人機(jī)需要同時起飛執(zhí)行不同的任務(wù)時,如果操控不當(dāng),或者收到外力影響,就容易出現(xiàn)事故,而人為的反應(yīng)畢竟有延后,不可能做到完全的補(bǔ)救操作,因此無人機(jī)自身的規(guī)避措施建設(shè)一樣重要。成都慧視的RK3588跟蹤板卡很可以。江蘇無源目標(biāo)跟蹤

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另外,經(jīng)典的跟蹤方法還有基于特征點(diǎn)的光流跟蹤,在目標(biāo)上提取一些特征點(diǎn),然后在下一幀計算這些特征點(diǎn)的光流匹配點(diǎn),統(tǒng)計得到目標(biāo)的位置。在跟蹤的過程中,需要不斷補(bǔ)充新的特征點(diǎn),刪除置信度不佳的特征點(diǎn),以此來適應(yīng)目標(biāo)在運(yùn)動中的形狀變化。本質(zhì)上可以認(rèn)為光流跟蹤屬于用特征點(diǎn)的來表征目標(biāo)模型的方法。在深度學(xué)習(xí)和相關(guān)濾波的跟蹤方法出現(xiàn)后,經(jīng)典的跟蹤方法都被舍棄,這主要是因?yàn)檫@些經(jīng)典方法無法處理和適應(yīng)復(fù)雜的跟蹤變化,它們的魯棒性和準(zhǔn)確度都被前沿的算法所超越,但是,了解它們對理解跟蹤過程是有必要的,有些方法在工程上仍然有十分重要的應(yīng)用,常常被當(dāng)作一種重要的輔助手段。省時省力目標(biāo)跟蹤好選擇

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