上一期的學(xué)習(xí)中，我們系統(tǒng)性地介紹了PYNQ與ZYNQ地區(qū)別與聯(lián)系。PYNQ = Python + ZYNQ，即將ZYNQ部分功能的Python化，直接調(diào)用Python庫和FPGA硬件庫進(jìn)行功能的開發(fā)
2020-12-25 14:11:50
9769 ZYNQ架構(gòu)雙核ARM Cortex-A9 處理器：ARM Cortex-A9 是一個(gè)應(yīng)用級(jí)的處理器，能運(yùn)行完整的像Linux 這樣的...
2022-01-25 06:13:33
本帖最后由 mr.pengyongche 于 2013-4-30 02:57 編輯
FPGA+DSP 在空中背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用 摘要：針對(duì)電視跟蹤系統(tǒng)對(duì)飛行目標(biāo)的檢測與跟蹤受到速度瓶頸
2012-12-28 11:19:07
求大神指導(dǎo)Labview目標(biāo)跟蹤
2013-11-27 13:34:28
申請(qǐng)理由：我們實(shí)驗(yàn)室是主要研究多媒體信號(hào)處理的，目前正在研究基于ARM的牧寶跟蹤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，簡而言之，就是要在ARM這個(gè)平臺(tái)上做出一個(gè)具有目標(biāo)跟蹤功能的嵌入式系統(tǒng)。項(xiàng)目描述：本實(shí)驗(yàn)室目前正在做的這個(gè)
2016-01-18 16:23:54
ZYNQ的內(nèi)部結(jié)構(gòu)包含處理器的系統(tǒng)（PS）和一個(gè)可編程邏輯（PL）兩個(gè)部分。應(yīng)用處理單元（APU）位于PS部分。應(yīng)用處理單元APU包括兩個(gè)ARM的Cortex-A9雙核處理器和兩個(gè)Neon協(xié)處理器
2015-07-07 20:22:49
隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)在無人機(jī)、安防監(jiān)控、工業(yè)檢測、ADAS高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)、醫(yī)療診斷等方面有著廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)追蹤的視覺技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支課題，有著重要的研究意義。1
2021-05-19 17:10:50
關(guān)于Zynq的理論部分，文大部分截圖摘抄自《zynqbook》ZYNQ架構(gòu)雙核ARM Cortex-A9 處理器：ARM Cortex-A9 是一個(gè)應(yīng)用級(jí)的處理器，能運(yùn)行完整的像Linux 這樣
2021-07-23 10:11:25
第一部分 設(shè)計(jì)概論
1.1設(shè)計(jì)目的
視覺目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)重要，有著廣泛的應(yīng)用，如：視頻 監(jiān)控、人機(jī)交互，無人駕駛等。電磁炮是利用電磁發(fā)射技術(shù)制成的一種先進(jìn) 動(dòng)能殺傷武器。與電磁炮與其
2024-06-24 19:19:42
CAMSHIFT算法是一種基于顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。在視頻跟蹤過程中，CAMSHIFT算法利用選定目標(biāo)的顏色直方圖模型得到每幀圖像的顏色投影圖，并根據(jù)上一幀跟蹤的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整搜索窗口的位置
2014-12-23 14:21:51
目標(biāo)跟蹤的處理要求。后續(xù)的本博客的第二個(gè)部分《QT+OpenCv實(shí)現(xiàn)在410c開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)視頻目標(biāo)追蹤預(yù)研——（二）粒子濾波算法測試》將在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步在上位機(jī)平臺(tái)上搭建粒子濾波視頻目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)對(duì)粒子濾波算法性能進(jìn)行測試，進(jìn)一步驗(yàn)證其在DragonBoard 410c平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的可行性。
2018-09-21 10:42:31
如何用labview編程實(shí)現(xiàn)目標(biāo)框選跟蹤，camshift算法？請(qǐng)高手們幫幫忙，急求
2013-03-18 10:47:43
摘要：多模型目標(biāo)跟蹤算法由于其獨(dú)特的處理未知結(jié)構(gòu)和可變參數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，已成為當(dāng)前目標(biāo)跟蹤研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。然而當(dāng)今的多模型目標(biāo)跟蹤方法大都停留在理論層面，因此在實(shí)際應(yīng)用層面上研究并設(shè)計(jì)多模型
2018-12-05 15:16:23
基于嵌入式技術(shù)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2022-04-08 10:17:06
利用可見光成像與紅外成像傳感器實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)成像跟蹤是精確制導(dǎo)武器及機(jī)載成像光電系統(tǒng)研究的核心技術(shù)。伴隨著實(shí)戰(zhàn)環(huán)境日益復(fù)雜以及偽裝、隱身等目標(biāo)特性控制技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)載實(shí)時(shí)圖像跟蹤系統(tǒng)的應(yīng)用也日益廣泛與深入。當(dāng)跟蹤目標(biāo)并非一般地面慢速目標(biāo)，而是其它快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)?
2019-09-03 07:06:05
的跟蹤并分析Linux內(nèi)核本身內(nèi)函數(shù)的使用情況。
用戶空間的例子可以被修改為實(shí)時(shí)的“飛行記錄器”監(jiān)控，或者用于飛機(jī)墜毀后的分析。
使用CoreSight訪問庫CoreSight跟蹤對(duì)Linux內(nèi)核進(jìn)行非
2023-08-12 07:52:33
跟蹤效果分析 圖4（a）為三種算法的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤效果圖，在預(yù)測數(shù)據(jù)的運(yùn)用方面，本文算法利用一段內(nèi)趨勢相同的數(shù)據(jù)集合，目標(biāo)在一個(gè)簇內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集合，相鄰的前兩個(gè)數(shù)據(jù)信息，而且本文算法中采用二次定位
2018-11-13 16:21:25
本文介紹的就是一種可以應(yīng)用于軍事偵察的紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
2021-04-29 06:27:10
`玩轉(zhuǎn)Zynq連載28——[ex50] 第一個(gè)Zynq系統(tǒng)工程“HelloZynq” 更多資料共享騰訊微云鏈接：https://share.weiyun.com/5s6bA0s百度網(wǎng)盤鏈接
2019-09-30 12:57:32
范圍外，如一艘船。邊緣跟蹤算法（Edge）當(dāng)跟蹤目標(biāo)有一個(gè)或多個(gè)確定邊緣而同時(shí)卻又具有不確定的邊緣，這時(shí)邊緣跟蹤是最有效的算法。典型地火箭發(fā)射，它有確定好的前邊緣，但尾邊緣由于噴氣而不定。多目標(biāo)跟蹤
2013-09-29 08:59:37
，并具有良好的普適性。因此，AVT31不是單純的視頻目標(biāo)取差器，而是一個(gè)完整的自動(dòng)視頻跟蹤系統(tǒng)解決方案。內(nèi)置多種圖像增強(qiáng)預(yù)處理算法：白熱、黑熱、雙極性、移動(dòng)目標(biāo)檢測等。視頻捕獲：可根據(jù)目標(biāo)的亮度、尺寸
2013-09-05 11:14:16
。動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)主要包括攝像頭驅(qū)動(dòng)模塊、視頻采集模塊、視頻輸入緩沖模塊、舵機(jī)控制模塊、視頻輸出緩沖模塊、VGA顯示模塊等。各模塊均采用Verilog HDL語言編寫，使用QuartusII對(duì)整個(gè)
2016-05-10 15:36:09
基于雙DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)智能跟蹤系統(tǒng)是怎樣設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的？
2021-04-27 06:59:18
。為了更進(jìn)一步擴(kuò)大同一時(shí)間實(shí)時(shí)監(jiān)控范圍，本文介紹的傘降-目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)通過同步控制器控制微秒級(jí)外部時(shí)鐘同步、子系統(tǒng)測試形變等手段，將多個(gè)單一的高速相機(jī)系統(tǒng)視場進(jìn)行視場拼接，從而將視場放大至單一系統(tǒng)的數(shù)倍，實(shí)現(xiàn)大視場
2016-04-07 15:14:38
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺的核心問題之一，廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。該文提出一種基于Co-Training 半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的目標(biāo)跟蹤方法。該方法融合2 種互相獨(dú)立的特征信息來描述目標(biāo)模型
2009-03-30 08:41:34
14 GTS激光跟蹤儀測量是在目標(biāo)點(diǎn)上安置一個(gè)反射器，跟蹤頭發(fā)出的激光射到反射器上，又返回到跟蹤頭，當(dāng)目標(biāo)移動(dòng)時(shí)，跟蹤頭調(diào)整光束方向來對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)。同時(shí)，返回光束為檢測系統(tǒng)所接收，用來測算目標(biāo)的空間位置。簡單
2022-10-11 16:57:06
數(shù)據(jù)融合技術(shù)是繼多科于一體的前沿技術(shù)，多傳感器目標(biāo)跟蹤是數(shù)據(jù)融合技術(shù)在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的應(yīng)用范例，它將多個(gè)傳感器信息由機(jī)合成，估計(jì)目標(biāo)才運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，產(chǎn)生比單一傳感
2009-07-11 10:56:4425 針對(duì)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題, 系統(tǒng)地討論了其主要內(nèi)容和各種算法, 包括機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型的建立、多個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤和維持, 跟蹤過程中各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的處理方法、跟蹤的起始和終結(jié)以
2009-07-16 10:21:2723 根據(jù)坦克目標(biāo)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的總體技術(shù)要求，在基于VxWorks 嵌入式系統(tǒng)下，設(shè)計(jì)了坦克目標(biāo)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的I/O 板硬件電路；解決了坦克火控計(jì)算機(jī)與坦克火控系統(tǒng)之間的通信問
2009-08-07 09:15:0017 為昕公司研發(fā)的庫管理系統(tǒng)，可以智能快速建庫；庫管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)對(duì)接EDA、ERP、CRM、PLM系統(tǒng)，讓硬件工程師實(shí)時(shí)獲取最新數(shù)據(jù)，不用擔(dān)心器件數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，避免返工；員工離職也不用擔(dān)心庫數(shù)據(jù)丟失
2023-03-06 16:48:36
序列圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要組成部分，跟蹤算法的魯棒性和計(jì)算量是算法的關(guān)鍵。本文提出了一種基于Hausdorff 距離的目標(biāo)跟蹤方法，該算法結(jié)合運(yùn)動(dòng)檢測和
2009-12-18 16:08:0311 本文討論了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)動(dòng)多目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用，多目標(biāo)跟蹤就是主體為了維持對(duì)多個(gè)目標(biāo)（客體）當(dāng)前狀態(tài)的估計(jì)而對(duì)所接收的量測信息進(jìn)行處理的過程。以非線性大規(guī)模并
2010-01-22 14:05:0210 提出了一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤系統(tǒng)的方案，給出了系統(tǒng)的原理圖和結(jié)構(gòu)框圖。重點(diǎn)論述了圖像處理的過程和算法，包括顏色模型的選擇，圖像的預(yù)處理，圖像分割，目標(biāo)的識(shí)別及
2010-07-20 16:14:3329 EVP-6100演示視頻 特定目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)
視頻教程
2010-11-18 16:21:0354 圖1 嵌入式運(yùn)動(dòng)目標(biāo)智能跟蹤系統(tǒng)功能圖摘
2006-03-11 12:23:30791 
中圖儀器GTS動(dòng)態(tài)目標(biāo)激光跟蹤測量儀是高精度、便攜式的空間大尺寸坐標(biāo)測量機(jī)，同時(shí)具高精度（μm級(jí)）、大工作空間（百米級(jí)）特點(diǎn)。系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、跟蹤測量站、目標(biāo)鏡組成，將水平和垂直兩個(gè)方向的角度測量
2024-07-25 10:56:16
姿態(tài)的測量問題。工作原理GTS激光跟蹤儀系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、跟蹤測量站、目標(biāo)鏡組成，將水平和垂直兩個(gè)方向的角度測量與距離測量結(jié)合在一起，構(gòu)成一個(gè)球坐標(biāo)測量系統(tǒng)；通過目標(biāo)
2024-07-30 10:09:58
中圖儀器GTS系列動(dòng)態(tài)目標(biāo)激光跟蹤定位儀是高精度、便攜式的空間大尺寸坐標(biāo)測量機(jī)，是同時(shí)具高精度（μm級(jí)）、大工作空間（百米級(jí)）的高性能光電測量儀器。它集激光干涉測距技術(shù)、光電檢測技術(shù)、精密機(jī)械技術(shù)
2024-10-30 16:17:36
GTS動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤測量儀是一款集激光干涉測距技術(shù)、光電檢測技術(shù)、精密機(jī)械技術(shù)、計(jì)算機(jī)及控制技術(shù)于一體的高性能光電儀器。它能夠在百米大尺度空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)μm級(jí)別的精度測量，廣泛應(yīng)用于尺寸測量、安裝定位
2025-02-06 15:37:44
和大型科學(xué)裝置、工業(yè)母機(jī)等全域高精度空間坐標(biāo)和空間姿態(tài)的測量問題。 GTS動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤定位儀系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、跟蹤測量站、目標(biāo)鏡組成，將水平和垂直兩個(gè)方向的角度
2025-02-17 16:17:58
摘 要 ：移動(dòng)目標(biāo)跟蹤是傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要應(yīng)用．網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)作發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并將對(duì)目標(biāo)的感知信息反饋給用戶．為了有效地減少網(wǎng)絡(luò)能耗和提高跟蹤質(zhì)量，文中提出一種基于兩階段睡眠調(diào)度的目標(biāo)跟蹤協(xié)議．該協(xié)議將整個(gè)跟蹤過程劃分成兩個(gè)階段，根據(jù)各階段
2011-01-27 21:27:0333 針對(duì)經(jīng)典Mean-Shift跟蹤算法需要多次迭代才能達(dá)到收斂的缺點(diǎn)，提出一種高效的Mean-Shift跟蹤算法。在使用顏色空間作為目標(biāo)特征的跟蹤系統(tǒng)中，目標(biāo)本身往往可以表征為區(qū)別于背景的顏
2011-05-24 15:25:450 利用多傳感器跟蹤多目標(biāo)技術(shù)中最重要的問題是目標(biāo)關(guān)聯(lián)問題。它包括兩個(gè)方面: 同一傳感器2 次掃描或多次掃描間各目標(biāo)的關(guān)聯(lián)以及多傳感器各自的跟蹤航跡之間的關(guān)聯(lián)。在密集目標(biāo)、
2011-09-06 14:30:3731 CAMSHIFT算法是一種基于顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。在視頻跟蹤過程中，CAMSHIFT算法利用選定目標(biāo)的顏色直方圖模型得到每幀圖像的顏色投影圖，并根據(jù)上一幀跟蹤的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整搜索
2011-11-07 14:47:55925 針對(duì)目標(biāo)跟蹤中的特征提取和匹配問題進(jìn)行分析，提出了一種基于局部特征匹配的目標(biāo)跟蹤方法，該算法基于Shape Context進(jìn)行特征提取。首先，對(duì)現(xiàn)有特征提取算法進(jìn)行簡單介紹，并詳細(xì)
2011-12-06 15:15:0532 文設(shè)計(jì)了一種可應(yīng)用于靜止背景下進(jìn)行動(dòng)態(tài)視頻目標(biāo)跟蹤的系統(tǒng)。首先通過CCD攝像頭采集動(dòng)態(tài)圖像序列，然后通過圖像格式轉(zhuǎn)換、中值濾波、邊緣檢測以及匹配跟蹤對(duì)采集到的動(dòng)態(tài)圖像
2011-12-06 15:16:1481 基于特征融合的目標(biāo)跟蹤中，目標(biāo)的特征由于某些干擾導(dǎo)致準(zhǔn)確度較低?；谪惾~斯框架的特征融合算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，不能達(dá)到最佳的跟蹤效果。為了更好地融合目標(biāo)的不同特征來
2013-07-25 15:15:390 《OpenCV3編程入門》書本配套源代碼:彩色目標(biāo)跟蹤
2016-06-06 15:20:540 機(jī)載脈沖多普勒雷達(dá)單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)仿真，下來看看
2016-08-24 15:03:0818 機(jī)載脈沖多普勒雷達(dá)單目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)仿真，下來看看
2016-12-24 23:25:337 紅外動(dòng)目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案
2017-01-12 22:13:3425 基于強(qiáng)跟蹤UKF的室內(nèi)目標(biāo)跟蹤_張英坤
2017-01-12 19:56:231 在所有Zynq All Programmable SoC 的內(nèi)部， 你都會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)雙核的ARM Cortex -A9 MPCore處理器，而且Zynq SoC中的這兩個(gè)處理器中都設(shè)有ARM NEON SIMD架構(gòu)擴(kuò)展集。
2017-02-10 12:15:113188 
基于WiFi的遠(yuǎn)程目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)_管鳳旭
2017-03-19 19:11:450 光電目標(biāo)的捕獲、瞄準(zhǔn)和跟蹤是空間激光通信的難題之一。采用TMS320DM642+TMS320F2812為核心處理器設(shè)計(jì)了光電目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，介紹了系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，給出了詳細(xì)的軟件執(zhí)行流程，采用兩塊獨(dú)立
2017-09-01 14:07:073 摘 要： 通過借鑒嵌入式系統(tǒng)在電子技術(shù)、信號(hào)處理以及計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域應(yīng)用的成功經(jīng)驗(yàn)，在分析目標(biāo)檢測與跟蹤算法的基礎(chǔ)上，將目標(biāo)檢測與跟蹤算法與嵌入式技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)一種基于嵌入式PIC32單片機(jī)的目標(biāo)檢測
2017-10-16 16:59:314 DSP并行系統(tǒng)的并行粒子群優(yōu)化目標(biāo)跟蹤
2017-10-20 10:54:006 目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)基本問題，其主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控，人機(jī)交與機(jī)器人視覺感知等場景。目標(biāo)跟蹤可分為短時(shí)間目標(biāo)跟蹤與長時(shí)間目標(biāo)跟蹤，單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。文中要研究最普遍的短時(shí)間單目標(biāo)跟蹤
2017-10-28 11:05:551 為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤，提出多特征分塊匹配的跟蹤算法。該算法對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分塊，利用顏色、深度特征對(duì)各塊圖像進(jìn)行特征匹配，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精確定位。在跟蹤過程中，根據(jù)塊圖像中顏色和深度的相似
2017-11-07 17:29:2614 TLD算法是一種新穎的長期目標(biāo)跟蹤算法，針對(duì)算法中檢測器采用特征沒有充分考慮跟蹤過程中目標(biāo)的表觀、區(qū)域輪廓的變化及基于窗口掃描影響效率等問題，在TLD算法的基礎(chǔ)上，加入演化機(jī)理，基于水平集對(duì)其進(jìn)行
2017-11-21 11:51:549 基于視覺的目標(biāo)跟蹤是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科的交叉研究課題，在視頻監(jiān)控、視頻壓縮編碼、視頻檢索、智能交通等領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。為了使國內(nèi)外同行對(duì)基于外觀模型的目標(biāo)跟蹤方法有一個(gè)
2017-11-22 10:48:391 提出了一種基于融合的快速目標(biāo)跟蹤算法。該方法將目標(biāo)預(yù)測模型、目標(biāo)模板匹配以及目標(biāo)空間信息融合到統(tǒng)一框架內(nèi)。該方法通過預(yù)測模型，預(yù)測下一幀中目標(biāo)候選區(qū)域，從而降低模板匹配方法的搜索區(qū)域。然后在預(yù)測模型
2017-12-05 09:11:440 針對(duì)受到光照、遮擋及姿態(tài)變化等引起的目標(biāo)外觀發(fā)生變化時(shí)，目標(biāo)跟蹤的魯棒性和準(zhǔn)確性較差的問題，將稀疏表示引入到粒子濾波框架進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，提出一種稀疏協(xié)同模型。首先，在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)定位模型中，使用灰度強(qiáng)度值
2017-12-09 11:51:020 目標(biāo)跟蹤是在一段視頻序列中定位感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并形成目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的路徑或軌跡。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中視頻分析的基本內(nèi)容之一，目標(biāo)跟蹤起到承上啟下的作用，它在目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)之上，又是目標(biāo)行為分析
2017-12-11 17:24:570 針對(duì)圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、跟蹤的難點(diǎn)問題，提出了一種實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法。該算法基于自適應(yīng)背景建模，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)背景模型和前景圖像，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測；通過建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、大小、形狀
2017-12-12 17:35:353 解析計(jì)算法進(jìn)行評(píng)估，存在計(jì)算量大、適應(yīng)性差等問題。本文基于跟蹤系統(tǒng)為黑箱的事實(shí)，實(shí)際結(jié)合現(xiàn)代雷達(dá)工作模式多變的特點(diǎn)，提出了一種新的基于點(diǎn)跡與航跡時(shí)間關(guān)聯(lián)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤能力評(píng)估模型，通過飛行檢驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和評(píng)判
2018-01-10 15:48:180 現(xiàn)實(shí)中目標(biāo)在被長期跟蹤時(shí)容易發(fā)生形變、遮擋、光照干擾以及其他問題，現(xiàn)有跟蹤算法雖能解決該系列問題但算法計(jì)算量巨大，導(dǎo)致跟蹤系統(tǒng)實(shí)時(shí)性能較差，很難應(yīng)用于實(shí)際場合。因此，準(zhǔn)確快速跟蹤目標(biāo)成為近年來非常
2018-01-16 16:02:510 視覺跟蹤問題是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題，而在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)、魯棒的跟蹤是其重要的組成部分，視覺跟蹤在自動(dòng)監(jiān)控、人機(jī)交互、醫(yī)學(xué)圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。常用的用于目標(biāo)
2018-01-25 11:49:373 通過借鑒嵌入式系統(tǒng)在電子技術(shù)、信號(hào)處理以及計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域應(yīng)用的成功經(jīng)驗(yàn)，在分析目標(biāo)檢測與跟蹤算法的基礎(chǔ)上，將目標(biāo)檢測與跟蹤算法與嵌入式技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)一種基于嵌入式PIC32單片機(jī)的目標(biāo)檢測與跟蹤
2018-02-15 22:42:006185 
目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)路徑，并將預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于樣本采集，自適應(yīng)地修改搜索范圍。更新了分類器的取樣反饋過程，先對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行判斷，評(píng)分絕對(duì)值低于某一閾值的分類結(jié)果不反饋給分類器，有效地保持了分類器的正確性。在改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于航拍視頻的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。通
2018-02-27 14:17:411 基于達(dá)芬奇系列芯片TMS320DM8168，開發(fā)一個(gè)帶智能目標(biāo)跟蹤功能的、視頻監(jiān)控與處理系統(tǒng)。系統(tǒng)含有基本的視頻監(jiān)控功能，并加入均值偏移算法和人機(jī)交互界面，使目標(biāo)跟蹤與用戶操作有機(jī)結(jié)合在一起。該系統(tǒng)
2018-03-02 16:14:092 接下來總體介紹下目標(biāo)跟蹤。這里說的目標(biāo)跟蹤，是通用單目標(biāo)跟蹤，第一幀給個(gè)矩形框，這個(gè)框在數(shù)據(jù)庫里面是人工標(biāo)注的，在實(shí)際情況下大多是檢測算法的結(jié)果，然后需要跟蹤算法在后續(xù)幀緊跟住這個(gè)框，以下是VOT對(duì)跟蹤算法的要求
2018-05-07 16:58:216291 EyeTech Digital System公司總裁Robert Chappel 將向您演示他們采用Zynq-7000 All Programmable SoC 開發(fā)的眼球跟蹤系統(tǒng)，完全解放您的雙手操作。
2018-06-05 02:45:004093 PYNQ全稱為Python Productivity for Zynq，即在原有Zynq架構(gòu)的基礎(chǔ)上，添加了對(duì)python的支持。Zynq是賽靈思公司推出的行業(yè)第一個(gè)可擴(kuò)展處理平臺(tái)系列，在芯片
2018-07-14 09:05:009314 
基于ZYNQ實(shí)現(xiàn)復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)非常便利，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，本文來從對(duì)ZYNQ芯片架構(gòu)的理解來談?wù)剛€(gè)人體會(huì)。
2020-09-05 11:44:575653 
對(duì)象跟蹤問題一直是計(jì)算機(jī)視覺的熱點(diǎn)任務(wù)之一，簡單的可以分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤，最常見的目標(biāo)跟蹤算法都是基于檢測的跟蹤算法，...
2020-12-08 23:31:301707 對(duì)監(jiān)控領(lǐng)域的目標(biāo)跟蹤方法以及面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了一個(gè)介紹，是一個(gè)很好的了解目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的“是什么”和“為什么”問題的文章。
2020-12-14 23:04:541005 針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設(shè)備上的問題，提出一種改進(jìn)的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。設(shè)計(jì)一個(gè)非對(duì)稱卷積模塊來構(gòu)建整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架，通過非對(duì)稱卷積模塊的壓縮層減少模型
2021-03-11 10:41:0410 基于 ZYNQ 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)非常便利，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，本文來從對(duì) ZYNQ 芯片架構(gòu)的理解來談?wù)剛€(gè)人體會(huì)。
2021-04-28 10:18:065745 
目標(biāo)跟蹤一直都是計(jì)算視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題辶一，作為計(jì)算視覺的基礎(chǔ)學(xué)科，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，包括智能監(jiān)控、智能人機(jī)交互、無人駕駛以及軍事等方面。目標(biāo)跟蹤從跟蹤對(duì)象的數(shù)量角度可分為單目標(biāo)跟蹤
2021-05-08 16:27:422 目前多數(shù)跟蹤算法采用尺度遍歷窮搜索策略應(yīng)對(duì)目標(biāo)的尺度變化，其跟蹤性能和效率不佳。針對(duì)此問題基于特定目標(biāo)提議框提岀一種自適應(yīng)跟蹤算法。對(duì)目標(biāo)提議框生成算法進(jìn)行改進(jìn)，融入跟蹤目標(biāo)的尺度和位置信息，得到
2021-05-24 15:02:198 目標(biāo)跟蹤是計(jì)算杌視覺中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，在交通導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人技術(shù)等眾多方面有著廣泛應(yīng)用?；诰植肯∈璞硎镜纳墒侥Ｐ退惴ˋSLA的速度快、跟蹤準(zhǔn)確性高，但是在復(fù)雜跟蹤環(huán)境下，例如目標(biāo)局部
2021-06-16 15:32:037 基于并行Boosting算法的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測系統(tǒng)
2021-06-30 14:25:5432 基于KCF的目標(biāo)跟蹤算法研究及嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)(嵌入式開發(fā)公司如何接項(xiàng)目)-該文檔為基于KCF的目標(biāo)跟蹤算法研究及嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)總結(jié)文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
2021-08-04 10:07:388 簡述卡爾曼濾波在被動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用
2021-10-18 10:11:180 ZYNQ架構(gòu)
2021-11-30 18:51:0413 基于ZYNQ實(shí)現(xiàn)復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)非常便利，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，本文來從對(duì)ZYNQ芯片架構(gòu)的理解來談?wù)剛€(gè)人體會(huì)。
2022-01-26 18:03:160 視頻目標(biāo)跟蹤要求在已知第一幀感興趣物體的位置和尺度信息的情況下，對(duì)該目標(biāo)在后續(xù)視頻幀中進(jìn)行持續(xù)的定位和尺度估計(jì)Ｗ。廣義的目標(biāo)跟蹤通常包含單目標(biāo)跟蹤和多目標(biāo)跟蹤。
2022-07-05 11:24:332346 在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將制作一個(gè)太陽跟蹤系統(tǒng)，幫助太陽能電池板產(chǎn)生最大的電力。在我們之前的一些文章中，我們建立了簡單的系統(tǒng)來 跟蹤太陽能電池板和其他太陽能相關(guān)項(xiàng)目產(chǎn)生的電力。如果您正在尋找更多關(guān)于太陽能的項(xiàng)目，您可以查看這些內(nèi)容。
2022-07-28 16:38:356533 
對(duì)象跟蹤問題一直是計(jì)算機(jī)視覺的熱點(diǎn)任務(wù)之一，簡單的可以分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤，最常見的目標(biāo)跟蹤算法都是基于檢測的跟蹤算法，首先發(fā)現(xiàn)然后標(biāo)記，好的跟蹤算法必須具備REID的能力。今天小編斗膽給大家推薦一個(gè)結(jié)合傳統(tǒng)算法跟深度學(xué)習(xí)，特別好用的對(duì)象跟蹤算法框架DeepSort
2022-09-14 16:20:053641 [導(dǎo)讀] 基于ZYNQ實(shí)現(xiàn)復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)非常便利，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，本文來從對(duì)ZYNQ芯片架構(gòu)的理解來談?wù)剛€(gè)人體會(huì)。
2022-10-11 09:06:271465 現(xiàn)在比較先進(jìn)的目標(biāo)跟蹤方法采用了“分而治之”的策略，即將跟蹤問題解耦成多個(gè)子任務(wù)，例如中心點(diǎn)預(yù)測、前景/背景二分類、邊界框回歸、角點(diǎn)預(yù)測等。盡管在各個(gè)跟蹤數(shù)據(jù)機(jī)上取得了優(yōu)秀的性能，但這種“分而治之”的策略存在以下兩個(gè)缺點(diǎn)：
2023-05-16 16:00:461715 
3.2.3目標(biāo)跟蹤圖3-6所示為目標(biāo)跟蹤示意圖。目標(biāo)跟蹤，是指在特定場景跟蹤某一個(gè)或多個(gè)特定感興趣對(duì)象的過程。傳統(tǒng)的應(yīng)用就是視頻和真實(shí)世界的交互，在檢測到初始對(duì)象之后進(jìn)行觀察?，F(xiàn)在，目標(biāo)跟蹤在計(jì)算機(jī)
2022-03-07 09:50:361041 
目前主流的目標(biāo)跟蹤算法都是基于Tracking-by-Detecton策略，即基于目標(biāo)檢測的結(jié)果來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。DeepSORT運(yùn)用的就是這個(gè)策略，上面的視頻是DeepSORT對(duì)人群進(jìn)行跟蹤的結(jié)果，每個(gè)bbox左上角的數(shù)字是用來標(biāo)識(shí)某個(gè)人的唯一ID號(hào)。
2023-08-07 15:37:121719 
創(chuàng)龍科技(Tronlong)為您推薦基于TI TMS320C6678 + Xilinx Zynq-7045的高速多路高清視頻采集處理平臺(tái)，采用DSP+FPGA+ARM架構(gòu)，可完美滿足目標(biāo)追蹤關(guān)鍵指標(biāo)。
2021-09-07 11:28:562382 
多目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要任務(wù)，它旨在從視頻或圖像序列中準(zhǔn)確地檢測和跟蹤多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)。不過在落地部署時(shí)，有一些關(guān)鍵點(diǎn)需要解決。
2024-04-28 09:42:314025 
、姿態(tài)等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的精確跟蹤和測量。其工作原理主要包括以下幾個(gè)步驟： 光源發(fā)射：光學(xué)跟蹤測量系統(tǒng)首先需要一個(gè)光源，用于發(fā)射光束。光源可以是激光器、LED燈等，其發(fā)射的光束具有高度的單色性和方向性。 光束傳
2024-08-29 17:26:032259
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