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，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。用于安防監控及狀態監測的攝像頭數量的飛速發展。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據關聯等。陜西目標跟蹤價格信息如何實現穩定的目標跟蹤？

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生變化還是發生遮擋。所以，處理遮擋問題的通用方法是用線性或非線性動態建模方法對運動目標進行，并在目標發生遮擋時，預測目標的可能位置，一直到目標重新出現時再修正它的位置。可以用卡爾曼濾波器來實現估計目標的位置，也可以用粒子濾波對目標做狀態估計。

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，會發現首先是在二戰時用作對敵機的預警系統，基本思想是讓雷達傳感器發射能量，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。基于區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，把連續幀的目標匹配起來跟蹤目標。快速移動的汽車怎么鎖定跟蹤？耐用目標跟蹤銷售廠家

慧視光電開發的慧視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，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、大小等數據，多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態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