没有观影次数限制的app:城市轨道交通系统TLD智能跟踪技术分析

发布时间:2022-06-17    来源:18种禁用app软件黄 nbsp;   浏览:84004次
本文摘要:在城市轨道交通监控中,智能视频分析技术刮起了近一个小时的风,但由于城市轨道交通的监控环境比较复杂,不仅面积大,周长广,还可以享受出入多个站台和无数栅栏等相关设备。

在城市轨道交通监控中,智能视频分析技术刮起了近一个小时的风,但由于城市轨道交通的监控环境比较复杂,不仅面积大,周长广,还可以享受出入多个站台和无数栅栏等相关设备。这种简单的环境会给智能分析带来很多困难,但需要用当前精密的TLD[跟踪-自学-检测]视觉跟踪技术来解决这些问题。仅次于TLD跟踪系统的特点是,对瞄准的目标进行大规模自学,提供目标最近的外观特征,使其能够及时完整地跟踪,实现最佳状态。(威廉莎士比亚、TLD跟踪系统、TLD跟踪系统、TLD跟踪系统、TLD跟踪系统、TLD跟踪系统)也就是说,一开始只能得到一帧惯性的目标图像,但随着目标的大动作,系统可以持续地大幅观察目标在角度、距离、景深等方面的变化。

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(威廉莎士比亚、自学、自学、自学、自学、自学、自学、自学、自学、自学)TLD技术由追踪器、自主学习过程和探测器三个部分组成。TLD技术采用跟踪和检测相结合的战略,是一种适应性强、可靠的跟踪技术。在TLD技术中,追踪器和探测器被分段,两者都参与到自己的学习过程中,自我学习的模型再次对追踪器和探测器做出反应,进行动态修订。

这样,即使目标形状发生变化,也需要持续跟踪。跟踪器TLD跟踪器使用匹配块跟踪策略,单个块跟踪用于Lucas-Kanade光流方法。在跟踪之前,TLD需要注册要跟踪的目标,并显示为矩形框。

最后,整个目标的运动采用所有局部块移动的中值。这个本地跟踪策略可以解决问题的本地覆盖问题。教程过程TLD的教程过程基于在线模型(onlinemodel)。

在线模型是从跟踪器和检查器扣除结果中获取的1515大小的图像块子集,初始在线模型是后续跟踪时登录的跟踪目标图像。在线模型是根据视频序列快速增加或增加的动态模型。在线模型的发展有两个事件:快速增长事件和阴影事件。

实际上,由于环境和目标本身等多种因素的影响,目标的外观发生了很大的变化,跟踪器预测生成的目标图像不包含更多的关注因素。将跟踪轨迹的所有目标图像看作一个特征空间,随着视频序列的进行,跟踪器产生的特征空间将大大减少。这被称为快速增长活动。为了防止快速增长事件产生的杂质(不是其他对象的图像)影响跟踪效果,使用比较的阴影事件来平衡。

遮阳事件是用来去除快速增长事件造成的杂质的。因此,由于两个事件的交互,在线模型保持与当前跟踪目标一致。

快速增长事件引起的特征空间的扩展来自追踪器。也就是说,您可以从跟踪轨迹上的目标图像中自由选择相应的样本,以修改在线模型。有三种自由选择策略:与要跟踪的图像相似的图像块将重新添加到联机模型中。如果当前帧的跟踪目标图像与上一帧相似,请将当前跟踪结果图像重新添加到联机模型中。

TLD智能检测技术分析计算跟踪轨迹的目标图像和在线模型之间的距离,并自由选择具有特定模式的目标图像。也就是说,原始目标图像和在线模型之间的距离变小,距离逐渐减少,距离恢复到完全小的状态。循环检查否此模式不存在,该模式内的目标图像将被重新添加到联机模型中。通过快速增长事件的特征选择方式,确保在线模型继续跟随跟踪目标的最新状态,防止模型修订不动态,从而导致跟踪损失。

最后的自由选择战略也是TLD技术的特点之一,反映了自适应跟踪的特点。如果追踪再次漂移,追踪器不会自动适应环境背景,而是突然移动到追踪目标。着色事件假设每帧只有一个目标。如果追踪器和探测器都接受目标方向,则剩下的检测图像将显示为错误样本,并从在线模型中删除。


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