跨摄像头多目标跟踪方法综述

单摄像头目标跟踪将目标跟踪范围限定在单一摄像头视野中,难以满足复杂应用场景需求,跨摄像头多目标跟踪融合多个摄像头的信息实现多个摄像头之间的特征传递和轨迹关联,可以将跨摄像头之间的多个目标在多个监控区域下联合跟踪,对现实复杂场景实时监控具有重要意义,成为目标跟踪领域研究热点.本文介绍了跨摄像头多目标跟踪的基本概念,结合实际应用需求将跟踪模型分为3类:包括重叠视角、非重叠视角以及混合视角的跨摄像头多目标跟踪.详细对比分析了重叠视角跨摄像头多目标跟踪相关的网络流优化方法、单应性约束方法、强化学习方法、超图方法和Transformer方法;以及基于双阶段轨迹关联、单阶段轨迹关联的非重叠视角的跨摄像头多目标跟踪方法;并总结了混合视角的跨摄像头多目标跟踪方法,混合视角方法可以在重叠视角数据集和非重叠视角数据集都能使用并且算法性能和精度都能达到良好的平衡.对比了各类方法的优缺点及其适用场景;分析了目前跨摄像头多目标跟踪常用的数据集和评估标准;总结了跨摄像头多目标跟踪存在的问题,并对相关技术的发展趋势进行了展望.

基于物联网技术的摄像头运维管理系统设计

在经济不断发展的进程中,为维护社会治安,保障人身财产安全,视频监控越来越普遍,且分布密度越来越大。针对摄像头设备受到移位、遮挡,甚至恶意破坏而影响调查取证等现象,在不涉及图像识别、确保数据安全和隐私保护的前提下,开发一款基于物联网技术的摄像头运维管理系统,保障设备正常运行。系统通过ZigBee自组网将区域内摄像头联合起来,传感器采集设备状态数据信息,上传至物联网云平台,由中央处理单元判定为故障后,通知维保人员抢修维护。以校园实训楼摄像头为对象,进行试验测试,取得了一定的维护效果。

基于摄像头的驾驶员辅助系统工作原理探究

本文从汽车基于摄像头的驾驶员辅助系统的构造与功用出发,分析了汽车基于摄像头的驾驶员辅助系统工作原理和限制条件,论述了汽车智能驾驶辅助系统电路控制,为汽车售后工程师、中高职和应用型本科教师从事汽车维护、保养和故障诊断提供有益的参考。

基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别

随着汽车保有量的增加和交通环境的日益复杂,汽车行驶安全性和交通事故发生率成为交通安全领域内重点关注的问题,通过智能辅助驾驶技术可以有效提升驾驶安全和降低交通事故发生率。为了提高智能驾驶辅助技术中环境感知的可靠性,提出了一种基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别方法。采用皮尔逊相关性系数改进了D-S证据理论,分析了雷达目标类别与雷达探测信息多参数耦合关系,建立了一种毫米波雷达稀疏点云的目标识别方法。在此基础上,对毫米波雷达信息和视觉检测信息进行加权,提升融合算法在不同工况下目标检测的准确性。实验结果表明,融合算法在不同工况下检测准确率达到93.29%,误检率和漏检率得到降低。相较于其他融合检测算法,本算法在视觉传感器发生漏检时,利用雷达检测算法仍可以对视觉漏检目标进行识别并给出相应的置信度。本工作为毫米波雷达与摄像头的数据融合提供了一种新方法。

基于多摄像头边云协同视频请求的智能监控预警方法研究

多摄像头边云协同视频已被广泛运用于智能化生活的各个领域,采用边云协同模式已然成为摄像头视频智能监控的数据处理的发展趋势。为了实现对多摄像头边云协同的视频请求任务的高精度检测,此次研究提出在基于多摄像头边云协同请求下的智能监控预警方法。采用边缘计算和云计算的紧密协同处理,在边云协同的数据协同能力下以较低成本完成对数据的高效处理。在多摄像头请求下的边云协同视频的智能监控预警,对视频数据进行处理与分析,提出利用网状关联分析的智能预警模型进行判定。对单摄像头与多摄像头下智能监控预警方法检测的准确率进行分析。得出该方法的检测准确率最高,且每项的检测准确率均在97%左右,证明了其在智能监控预警中的可靠性与有效性。

基于改进D-H的隧道摄像头清洗机器人运动学分析

为实现摄像头的智能机械化高效清洗,设计了5自由度(5DOF)摄像头清洗机器人,通过在J2与J3关节间增加过渡关节的方式解决了歧义问题,采用改进D-H(Denavit-Hartenberg)法获取了机器人的运动学模型参数,再通过齐次变换法与封闭解法求解了机器人的正逆运动学。在Robotics Toolbox工具箱建立了机器人臂架模型,开展了仿真实验,通过蒙特卡洛法分析了机器人工作空间,采用五次多项式插值方法构造了运动轨迹。结果表明,清洗机器人的工作空间满足隧道摄像头清洗作业工况要求,规划的关节运动轨迹满足运动学约束且保证了机器人运动平稳性,为隧道摄像头清洗机器人的运动控制奠定了基础。

基于度量学习的跨摄像头运动目标重定位方法研究

近年来,我国柴油车尾气排放污染日趋严重。为了改善大气环境,需要对排放黑烟的柴油车进行监测。然而,在城市交通道路场景下,黑烟柴油车检测经常由于车辆间相互遮挡等因素,难以通过后向视频确定黑烟柴油车身份。此外,柴油车重定位相关数据的严重不足导致数据局限性较大。针对以上问题,提出了一种跨摄像头场景下的黑烟柴油车重定位方法。该方法通过引入IBN模块构建特征提取网络,提升网络模型对柴油车图像外观变化的适应性。然后,设计基于豪斯多夫距离度量学习的损失函数对特征差异性进行度量,在优化过程中增加类间距离并降低遮挡样本的影响。最后,构建了多种场景下的柴油车重定位基准数据集,并在该数据集上对所提出的方法进行实验。实验结果表明,所提出的方法取得了83.79%的相对精度,具有较高准确率。

基于改进YOLOv8s的摄像头模组缺陷检测

针对摄像头模组缺陷检测中缺陷尺寸变化大、轮廓不明晰和小目标缺陷漏检率高等问题,提出一种改进的YOLOv8s算法。首先,增加小目标检测层,提高小目标检测性能;其次,引入BiFormer对主干网络中C2f模块进行改进,提出C2f-Bif模块来增强网络的提取图像特征能力;再次,提出混合快速空间金字塔池化模块,增强网络捕获局部和全局信息的能力;最后,加入无参型SimAM注意力机制,抑制非目标背景干扰信息,提高对目标的关注度。实验结果表明:在减少模型参数量的情况下,改进后的YOLOv8s算法对摄像头模组缺陷检测的平均精度均值达到了87.2%,比YOLOv8s算法提升了3.2个百分点。检测速度达到55 FPS,满足工厂对摄像头模组缺陷实时检测的要求。

车载摄像头在ADAS HiL中的仿真方法

随着自动驾驶技术的发展,车载摄像头在自动驾驶系统环境感知中的作用越来越重要,为行车安全提供强大支持。对于自动驾驶控制器测试,摄像头仿真的准确度直接影响测试结果。文章将从ADAS HIL仿真开发角度出发,探讨视频暗箱和视频注入两种车载摄像头仿真方法。

基于智能摄像头的指针式仪表读数自动获取

指针式仪表在传统行业中应用广泛,如何自动获取其读数是目前工业生产领域中急需解决的问题。设计了一种基于智能摄像头的指针式仪表读数自动获取算法,采集仪表表盘图像后进行二值化预处理,采用数学形态学分析和霍夫变换提取指针位置,计算指针在表盘刻度上的角度,最后获取指针的准确读数。实验结果表明,该算法可以稳定可靠地自动获取仪表读数,识别精度符合工业要求。

基于伯特利单目摄像头坡道跟车起步慢问题研究

随着疫情后市场对汽车行业影响,包括芯片资源、单目摄像头独立供货能力等。都是对国内汽车企业带来不断考验,如何在疫情影响下,保证车辆生产以及开发替代产品,满足或者超过国际垄断大牌企业。因此,我们将工作侧重在单目摄像头开发,做好性能和技术指标达到行业领先。伯特利单目摄像头系统诞生,为了更好取代国际巨头4+2-ADAS系统做好铺垫。然而,当前伯特利单目摄像头性能,在验收阶段,发现坡道跟车起步慢问题,已经不能满足不产品和性能要求,若想解决这个问题,就必须对其自身进行不断优化与创新,来满足市场对产品和性能需求。

基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现

针对运动目标自动追踪系统复杂且成本较高等问题,文中旨在设计一种成本低廉且易于部署的基于STM32F103C8T6、OpenMV摄像头和二维舵机云台的运动目标自动追踪系统,以解决传统自动追踪系统设备昂贵、算法复杂难于推广的问题,并为OpenMV摄像头在安防监控等领域的应用提供新的思路。该系统主要由主控模块、OpenMV摄像头模块、二维舵机云台模块、电源模块、OLED显示模块组成,通过OpenMV摄像头模块识别特定阈值的色块或矩形图形,并处理色块与矩形角点位置信息,将处理后的数据通过串口通信发送给主控模块,再由主控模块通过PID算法与运动算法控制二维舵机云台模块运动,从而实现运动控制与自动追踪。最后通过激光笔测试装置实际追踪效果,整合数据进行分析验证,该运动目标控制与自动追踪系统的理论研究与设计能够达到目标效果。

基于排队论的跨摄像头乘客轨迹识别方法

目前摄像头监控视频群组中采用遍历查找搜索全部摄像头视频,或者拓扑网查找重复搜索,导致人员追踪查找效率低、准确性差,为解决这一问题,提出了一种基于排队论和顶点加权有向图的高效选择监控摄像机视频的方法。该方法借鉴排队论理论的原理,将摄像头视为顶点,并构建了一个加权有向图。通过计算权值,能够确定最优的监控路径,同时考虑了摄像头之间的连接和权值。这一方法的关键优势在于高效地选择监控摄像机视频。此外,将城市轨道交通节点目标乘客的最优运动路径与人员追踪相结合,采用了顶点加权有向图的思想,提高了识别的准确性和效率。研究结果表明,通过将排队论和顶点加权有向图理论应用于人员追踪领域,为解决实际问题和提升系统性能提供了一种创新的方法。这一方法对于提升监控系统性能和人员追踪能力具有重要意义。

基于单目摄像头的空中手写系统

目前基于视觉的空中手写系统主要是基于Leap Motion或Kinect等三维传感器。上述传感器体积太大且价格昂贵,不利于和手机、空调、电视等集成,于是开发了一种新的更利于应用推广的基于单目摄像头的空中手写系统。上述系统基于肤色特征从二维视频数据中检测书写手,然后利用书写手结构特点将书写手与手臂分离,通过寻找书写手轮廓到掌心的最远距离定位书写手指尖,记录连续视频帧中指尖位置形成空中手写字符轨迹,最后将字符送入高性能分类器进行识别。实验结果表明书写者可以利用上述系统自由地空中书写,实时前5识别率超过了99%。

屏下摄像头专利技术现状

随着智能手机全面屏设计的流行,屏下摄像头技术已成为实现真正全面屏的有效解决方案之一。屏下摄像头是一种将摄像头集成在手机显示屏下方的技术。这种技术的出现,旨在实现真正意义上的全面屏设计,消除刘海、水滴等异形屏幕设计,能够在不影响用户拍照体验的情况下,实现更高的手机的屏占比,为用户带来更好的使用体验。屏下摄像头的技术原理主要是在显示屏下方安装摄像头,并在摄像头对应的位置,以光线透过显示屏达到摄像头。这样,摄像头就可以在不影响显示效果的前提下,实现拍照和视频通话等功能。同时随着屏下摄像头技术的不断发展和进步,越来越多的公司和研究机构开始申请相关专利,推动手机设计的发展,实现更为美观和实用的全面屏设计。基于此,本文从以下几个方面对屏下摄像头相关专利进行统计和分析。

基于摄像头仿真注入的自动驾驶HIL测试系统研究

为了解决自动驾驶汽车高效测试及自动驾驶硬件在环(Hardware In the Loop,HIL)测试中摄像头仿真的真实性要求,提出并搭建了一种基于摄像头仿真注入的自动驾驶HIL测试系统。该系统根据真实摄像头参数进行建模仿真,并基于图像处理进行眩光、遮挡、雨雾模糊等外部干扰仿真模拟,然后通过视频注入设备将仿真的摄像头画面传输给被测控制器,最后在NI-PXI实时系统的环境下进行模型实时运行与数据实时闭环交互,实现整个HIL系统的实时闭环测试。通过摄像头仿真测试及动态目标车辆测距测试并进行验证,结果表明,HIL系统具有很好的可靠性和准确性,可以很好支撑自动驾驶相关功能的测试,大幅缩短自动驾驶车辆的测试周期。

基于STM32芯片和OpenMV摄像头的自动系统设计

本文以红色激光笔模拟运动目标,绿色激光笔进行实时追踪,以OpenMV摄像头和STM32F103芯片为核心,通过颜色识别、通用同步/异步串行接收/发送器(universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter,USART)串口数据传输、增量式比例-积分-微分算法(proportion integral differential,PID)等技术手段实现了控制与功能。在测试的过程中,面临着激光点识别不清、系统响应速度慢等问题。为了解决上述问题,研究人员在镜头前加装了颜色滤波器,并运用了滤波器算法、实时校正和反馈控制等方法对数据进行优化。本文成功设计了一个基于OpenMV和STM32F103的自动系统,解决并优化了识别、控制和过程中的一系列问题,对自动化控制等领域的发展具有一定的参考价值。

前挡风玻璃后方前视摄像头高精度标定算法研究

为解决光线经挡风玻璃折射导致的传统标定模型精度差的问题,根据光线折射规律和挡风玻璃姿态建立挡风玻璃的光线折射模型,开发一种前挡风玻璃后方前视相机的高精度标定新算法,并通过仿真试验和实车试验,证明新算法的标定精度显著提高。

一种应用于自助服务终端的AI智能摄像头模组设计研究

自助服务终端在现代服务业中扮演着关键的角色,它通过综合运用人脸识别、指纹识别等生物识别技术以及各种输入输出设备,可以高效精准的确认客户身份,为客户提供更加高效便捷的自助服务体验。但目前自助服务终端普遍存在人脸识别准确率低,其中一个主要的原因就是设备人脸的拍摄角度无法适应不同身高的客户群体,导致业务办理过程中经常出现人脸识别失败,业务办理无法正常完成。针对这一问题,提出了一种创新的解决方案,将AI技术与摄像头角度智能调节相结合,显著提升自助服务终端对不同身高用户的适应性,并从根本上改善用户的服务体验。该研究为自助终端行业的技术进步和创新发展提供可参考的实践经验。

2021年零跑T03后视摄像头图像错误

VIN:LFZ71AJ42MD××××××。驱动电机型号:TZ180XSLPT03。行驶里程:21327km。故障现象:多功能显示屏图像显示不正常。故障诊断:接车后,首先做故障验证,着车后进入READY模式,将车辆挂入倒挡测试,多功能显示屏上的图像显示正常,但是仔细观察发现图像左右是反相,如图1所示。图像中,真实的工具箱位置在车辆后部的左侧,但图像显示的位置在车辆右侧。仔细检查车辆多功能屏内的功能,发现并没有关于后部摄像头的功能。为了搞明白后部摄像头具体的线路走向以及配置,查找电路图,如图2所示。