文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

以点代物，同时执行目标检测和跟踪，这个新方法破解目标跟踪难题

在早期的计算机视觉领域中，跟踪通常被描述为在时空中跟随兴趣点。早期的跟踪器简单、迅速，且具备一定的稳健性。然而，如果没有角点（corner）和峰强度这样的强大低级线索，跟踪是很容易失败的。...而最近来自德克萨斯奥斯汀分校和英特尔研究院的一项研究介绍了，如何将基于点的跟踪与同时检测和跟踪结合起来，从而进一步简化跟踪的复杂性。...基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...位移预测基于先前的检测结果，它能够联合检测当前帧中的目标，并将它们与先前的检测结果相关联。 虽然整体想法很简单，但是要完成这项研究还需要很多细节。连续帧中的跟踪目标具备高度关联性。...也就是说，当目标离开画面或者被其他物体遮挡后再出现时，要被重新赋值新 id。研究者把跟踪看作一个跨连续帧传播检测 id 的问题，而不需要跨时间间隔重新建立关联。

84930

全面对标Sora！中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

团队基于对U-ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验，在短短两个月进一步突破长视频表示与处理关键技术，研发推出Vidu视频大模型，显著提升视频的连贯性与动态性。...画面时间长、稳定性强，意味着Vidu在训练阶段获取了更多的“有用”数据，即模型能从数据中提取到更符合现实的特征；并且Vidu所用模型的注意力机制性能更佳，能够正确地联系起上下帧之间的内容。...但是其生成视频类内容的连续性、稳定性较弱，不具备连续内容关联能力。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛用于处理序列数据，如文本、语音和图像。...它能够捕获序列数据中的长距离依赖关系，适用于各种任务，包括自然语言处理、计算机视觉等。其优势在于内容的关联性，但是需要更多的数据和训练。...基于对U-ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验，自今年2月Sora发布之后，团队在短短两个月里进一步突破了长视频表示与处理的多项关键技术，研发了Vidu视频大模型，显著提升视频的连贯性和动态性

33010
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

传统上，认定大熊猫的发情与确认交配结果（即是否交配成功）是基于它们的荷尔蒙分泌情况来评估的，这种方法操作非常复杂，而且无法实时获得结果。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...尽管他们的研究表明大熊猫的发声行为与交配结果确实存在相关性，但他们并未提供用于预测大熊猫交配成功率的自动化解决方案。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?

2.7K20

多目标跟踪新范式：CenterTrack

在早期的计算机视觉领域中，跟踪通常被描述为在时空中跟随兴趣点。早期的跟踪器简单、迅速，且具备一定的稳健性。然而，如果没有角点（corner）和峰强度这样的强大低级线索，跟踪是很容易失败的。...而最近来自德克萨斯奥斯汀分校和英特尔研究院的一项研究介绍了，如何将基于点的跟踪与同时检测和跟踪结合起来，从而进一步简化跟踪的复杂性。...基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...位移预测基于先前的检测结果，它能够联合检测当前帧中的目标，并将它们与先前的检测结果相关联。 虽然整体想法很简单，但是要完成这项研究还需要很多细节。连续帧中的跟踪目标具备高度关联性。...也就是说，当目标离开画面或者被其他物体遮挡后再出现时，要被重新赋值新 id。研究者把跟踪看作一个跨连续帧传播检测 id 的问题，而不需要跨时间间隔重新建立关联。

1.7K20

时隔多年，ORB-SLAM3终于来了

正是依赖于这一点，ORB-SLAM3能够有效应对长时弱纹理的环境：若系统丢失，它重新开始建图并在当经过之前走过的地点时与原来的地图无缝融合。...地图融合与闭环 前文的介绍可知，短期以及中期数据关联可以通过Tracking以及Local Mapping进行完成。而对于长期的数据关联，可通过重定位以及闭环实现。...若匹配的关键帧在active map中，则进行闭环；否则，则进行多地图间的数据关联，即将active map与匹配的map进行融合。...一旦这个新的关键帧与匹配地图间的相对位姿被计算出，就定义一个在局部窗口，这个局部窗口包括匹配的关键帧以及这个关键帧的共视关键帧。在这个局部窗口中，我们会寻找中期数据关联，以提高闭环以及地图融合的精度。...这使得该系统更加适合长时/大规模SLAM实际应用。 实验结果表明，ORB-SLAM3是第一个能够有效利用短期，中期，长期和多地图数据关联的视觉和视觉惯性系统，其精度水平已经超出了现有系统。

1.9K40

熊猫TV直播H5播放器架构探索

作为熊猫直播最重要的用户之一，熊猫直播的老板王思聪之前提出H5播放器的开发需求，那么H5播放器具有哪些优势呢？ (1)高效性 第一点是高效性。我们需要明确Video标签为浏览器带来的是什么？...第一个原因是户外主播手机性能及网络问题导致上行数据掉帧频发；第二个原因是音频和视频的掉帧时间长度存在差异；第三个原因是播放端音视频实际播放时长不一致导致音画不同步。 上图为问题示意图。...3) 底层 底层的数据结构分为Loader Buffer、Tracks与Remuxed Buffer，分别用来放置原始的流数据、Demuxer后的数据与Demuxer前的数据，并提供给MICE。...A：首先说一下几个不同拉流方式的差异：Fetch方式拉流时，因为是长链接所以是挨着拉。...A：我们会监控一些参数，例如某个Buffer不够用了，此时就开始埋这个卡顿点，开始计时到重新播放的状态；此时会统计时间与卡顿次数并上报给我们自己的数据中心。

2.8K20

漫谈 SLAM 技术（下）

（2）数据关联 数据关联就是在不同图像之间建立对应关系，也就是把在多个视角看到的同样的图像部分关联起来，这样才能为后续恢复三维结构做好基础。...PTAM从第1个关键帧提取FAST特征点，在后来的每一帧图像中，采用2D-2D数据关联方法追踪，直到用户插入第2个关键帧。...在第二个图像作为关键帧加入地图管理线程之前，利用捆集调整优化这两个图像帧以及其关联的地图点。与PTAM一样，SVO的初始化同样要求平面场景。...利用Cm，将上一帧可见的地图点重投影到新图像上，在投影点周围一个搜索窗口Sw内进行数据关联，系统使用欧式变换参数（SE3变换）最小化重投影误差d。...，PTAM和ORB-SLAM通过优化关键帧位姿，根据匹配点三角化生成新的地图点，而SVO和LSD-SLAM通过图像帧与关键帧的匹配不断更新深度滤波器，最后利用收敛的特征点的深度来描述新地图点。

18.9K2720

RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

在第一阶段，利用视觉和IMU测量将地标与新的关键点进行匹配，从匹配中收集统计信息，然后在第二阶段引导关键点之间的匹配。...其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...如果关键点已经有关联的地标，系统会预测其在下一帧的位置，并将其作为KLT跟踪的初始位置。对于尚未求解的新帧，系统通过积分IMU测量来外推姿态。...接着介绍了如何使用视觉惯性PnP来获得新帧状态的初始估计。最后，说明了系统如何将新帧条件性地标记为关键帧，并在滑动窗口中进行优化或清除，以应对低位移问题。 B....系统利用这种子帧策略来处理长序列的纯旋转帧。 图6. 在滑动窗口尾部添加新帧的帧管理规则。（a，d，g，i）是初始情况，而（b，e，f，h，j）是添加新帧后的结果。

16111

视觉SLAM——特征点法与直接法对比以及主流开源方案对比 ORB LSD SVO DSO

本文将具体分析直接法相较于特征点法的优劣处，并具体介绍目前主流的开源方案，以供大家参考。 直接法与特征点法的对比 “ 直接法最大的贡献在于，以更整体、更优雅的方式处理了数据关联问题。...优势： 1）节省特征提取与匹配的大量时间，易于移植到嵌入式系统中，以及与IMU进行融合； 2）使用的是像素梯度而不必是角点，可以在特征缺失的场合使用，如环境中存在许多重复纹理或是缺乏角点，但出现许多边缘或光线变量不明显区域...数据关联和位姿估计，在直接法中是耦合的，而在特征点法中则是解耦的。耦合的好处，在于能够更整体性地处理数据关联；而解耦的好处，在于能够在位姿不确定的情况下，仅利用图像信息去解数据关联问题。...后端线程（Mapping）：沿极线匹配不同关键帧之间的图像特征点，通过三角化恢复三维位置，并对所有关键帧和三维点运行BA。...；度量深度不确定性时，不仅考虑三角化的几何关系，还考虑了极线与深度的夹角，归纳成一个光度不确定项；关键帧之间的约束使用了相似变换群及与之对应的李代数显式表达出尺度，在后端优化中可以将不同的尺度的场景考虑进来

1.8K20

视频分割大结局！浙大最新发布SAM-Track：通用智能视频分割一键直达

SAM-Track赋予了SAM对视频目标进行跟踪的能力，并支持多种方式（点、画笔、文字）进行交互。...比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。 也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...此外，通过基于分层的Transformer的传播机制，DeAOT更好地聚合了长时序和短时序信息，表现出了优异的追踪性能。...最后DeAOT将交互分割结果作为参考帧，对选中的目标进行追踪。在追踪的过程中，DeAOT会将过去帧中的视觉嵌入和高维ID嵌入分层传播到当前帧中，实现逐帧追踪分割多个目标对象。...对于新出现的物体的ID分配问题，SAM-Track采用了比较掩码模块（CMR）来确定新的对象的ID。 融合模式则是把交互跟踪模式和自动跟踪模式相结合。

58720

基于多传感器的3DMot

数据关联部分，输入为卡尔曼预测结果T和当前检测结果N，首先使用3D IOU或者中心坐标距离构建关联矩阵.在这里作者丢掉了IoU小于一定阈值或者中心点距离大于一定值的匹配结果。...3，Data Association(数据关联) 任务：将当前帧中的所有观测对象与跟踪序列的卡尔曼预测进行关联，论文的二阶段匹配可以相互独立。...第一阶段数据关联：3d关联 使用贪心算法关联检测到的3D状态和上一帧的追踪3D物体状态，使用考虑速度方向的欧式距离度量作为相似度度量。...注意：速度方向夹角为0时α最小 第二阶段数据关联：2d关联 关联2d检测结果与2d追踪，直接使用2D IoU作为相似度衡量标准 2d关联 4，状态更新 2D、3D状态都进行更新； 2D状态直接使用当前帧中的检测结果覆盖...3，轨迹管理模块 在MOT中有一个重要的评价指标ID-Switches,这个指标表示预测的ID与真实的ID不匹配的次数。作者将出现这个错误的原因分为了两种，分别是1、错误关联 2、提前结束。

1.2K20

AirVO：一种抗光照干扰的点线视觉里程计

观察到我们系统中的点跟踪非常稳健，根据它们的距离将点与线关联起来。然后，利用相关点的匹配和三角化结果可以匹配和三角化线条。...该方法将2D线与图像上基于学习的2D点关联起来，从而提高了特征匹配和三角化的鲁棒性。这种新颖的方法增强了VO的准确性和可靠性，特别是在光照挑战环境中。...基于这些结果，我们选择关键帧，在右图像上提取特征并三角化关键帧的2D点和线，最后，进行局部束调整以优化点、线和关键帧的姿态。...图4：AirVO在具有挑战性场景中的线匹配，匹配的线以相同的颜色绘制，线上的圆表示与该线相关联的点，较大的半径表示该点与更多线相关联。...关键帧选择 观察到我们系统中使用的基于学习的数据关联方法能够追踪具有大基线的两个帧，因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用的逐帧跟踪策略不同，仅将当前帧与最近的关键帧进行匹配，这可以减少跟踪误差。

38810

你被追尾了

只需要找出 矩形上离圆心最近的点，然后通过判断该点与圆心的距离是否小于圆的半径，若小于则为碰撞。 那么如何找出矩形上离圆心最近的点呢?...这就解决了 外接图形判别法 的第二个缺陷. 该方法的思路可以拿下面的图作为例子予以说明 ?...上图中，效仿外接图形判别法，我们将熊猫和竹子皆视为矩形，则注意，两个矩形有相交并不能说明熊猫和竹子有交，因为熊猫和竹子都并非标准的矩形（因为熊猫和竹子的像素点未必填满整个其所在的矩形），但是矩形相交是熊猫和竹子相交的必要条件...所以我们判定熊猫和竹子相交的方法是，先求出熊猫和竹子所在矩形的交集，如果该交集是空集，则显然熊猫和竹子不相交，如果不是空集，则势必也是一个矩形（记做P），所以我们只需要取出熊猫在P中的像素点，和竹子在P...其实上面将熊猫（竹子）离屏数据渲染出来只是为了效果直观一些，实际运用过程中，肯定不会将这些离屏数据在屏幕上渲染出来，而是在内存中使用，因为内存中操作这些数据肯定远比在屏幕上渲染出这些数据快的多.

4.6K30

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

SFM通常首先进行特征提取/匹配以及后续的几何校验滤出外点，经过上述步骤可以得到所谓的场景图「scene graph」，该场景图是后续的增量式的基础（提供数据关联等信息）。...增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前帧在地图中的位姿）之前，需要进行三角化场景点/滤出外点以及BA优化当前的模型。...本算法的创新点 本文的贡献主要有以下5个方面： 提出了一种多模型几何校验策略：提高了初始化与三角化的鲁棒性； 后续最优帧选择策略：提升位姿结算鲁棒性与精度； 提出鲁棒三角化方法：使得重建的场景结构更加完整...鲁棒高效三角化 作者提到，如果地图点能够被持续观测，这样可以使大基线情况下的图像也能够关联得不错，这对重建是有利的。...本文主要改进了文献[3]提出的方法，具体操作如下： 图像与地图点根据重建过程中是否受到最新帧点影响分为两类。

2.4K20

论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

SLAM地图的最大优势是它允许匹配和使用BA先前的观测,执行三种类型的数据关联: 短期数据关联: 匹配最近几秒内获得的地图元素.这是大多数VO系统使用的唯一数据关联类型,一旦环境元素离开视野,它们就会被遗忘...本文提出了一种新的具有改进召回率的位置识别算法，用于长期和多地图数据关联。每当建图线程创建一个新的关键帧时，就会启动位置识别，尝试检测与地图集中已经存在的任何关键帧的匹配。...如果在搜索窗口中有多个候选项，为了丢弃不明确的匹配项，我们检查与第二个最近匹配项的距离比。...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....在长达900米的裁判室内序列中,大多数跟踪点相对接近,ORB-SLAM3除了一个接近5米的序列之外,误差约为1米.相比之下,在一些长的室外序列中,缺乏接近的视觉特征可能导致惯性参数,特别是标度和加速度计偏差

4.1K40

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

SFM通常首先进行特征提取/匹配以及后续的几何校验滤出外点，经过上述步骤可以得到所谓的场景图「scene graph」，该场景图是后续的增量式的基础（提供数据关联等信息）。...增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前帧在地图中的位姿）之前，需要进行三角化场景点/滤出外点以及BA优化当前的模型。...本算法的创新点 本文的贡献主要有以下5个方面： 提出了一种多模型几何校验策略：提高了初始化与三角化的鲁棒性； 后续最优帧选择策略：提升位姿结算鲁棒性与精度； 提出鲁棒三角化方法：使得重建的场景结构更加完整...鲁棒高效三角化 作者提到，如果地图点能够被持续观测，这样可以使大基线情况下的图像也能够关联得不错，这对重建是有利的。...本文主要改进了文献[3]提出的方法，具体操作如下： 图像与地图点根据重建过程中是否受到最新帧点影响分为两类。

3K20

python光流法算法学习「建议收藏」

光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...角点和SIFT特征点。...corners：位置点向量，保存的是检测到的角点的坐标； 第三个参数maxCorners：定义可以检测到的角点的数量的最大值； 第四个参数qualityLevel：检测到的角点的质量等级，角点特征值小于...输入值： prevImg ：上一帧图片 nextImg ：当前帧图片 prevPts ：上一帧找到的特征点向量 nextPts ：与返回值中的nextPtrs相同 status ：与返回的status...下面附上代码： 读取视频第一帧，检测角点，然后使用K-L算法来迭代跟踪每个角点在每一帧的位置信息，最后画出运动轨迹。

1.5K20

目标跟踪与定位——Introduction to motion

光流法会观察兴趣点：如角点或特别明亮的像素，对这些点进行逐帧跟踪。 跟踪一个点或一组点能让我们知道点或物体移动的速度和方向，有了这些数据你就能预测物体接下来会往哪里移动。...第一个图像中的点(x,y)将以一定的量从这个帧移动到下一帧，水平移动距离为u，垂直移动距离为v 因此在第二个图像中，该点的坐标降为(x+u,y+v)。...则第二帧图像中将为(x+3,y+4)。动作向量为(3,4)。 ? 亮度恒定假设 光流法假设一个图像帧中点与下一个图像帧的相同点具有一样的强度像素值，即光流法假定表面的颜色一直保持不变。...在第一个图像中的点(x,y)强度与图像2中的点(x+u,y+v)强度一样。 ? 到目前为止，我们将这两个点当做(x,y)空间里的两组不同的图像，但是它们在时间上是相关联的。...在下面的例子中，我们要用到Shi-Tomasi角点检测器，这个检测器会使用与Harris角点检测器相同的过程来查找构成图像中“角点”的强度模式，只是它添加了一个额外的参数来帮助选择最突出的角点。

1.1K20

基于平面几何精确且鲁棒的尺度恢复单目视觉里程计

所提出的系统是基于这样一个假设，即地面是局部平整的，可以用一个具有表面法线的平面来近似。第二个线程的工作流程如下。...如图1中的红块所示，对于来自视觉里程计线程的每个图像帧，首先应用Delaunay三角化将匹配的特征点分割成一组三角点。然后将每个三角点反投影到相机帧中，并估计相关的平面参数。...地面特征点的提取 对于给定的匹配特征点集，在当前图像帧中，对每个特征点进行三角化计算。将三角点从图像平面反投影到当前相机帧中。每个三角化点的法向量n可以通过叉积得到： ?...基于地面三角化点的法线与相机平移量正交，并且在相机的俯仰角为零的情况下，可以通过使用以下约束条件进行测试来识别地面三角化点 ? 在实验中，不能严格满足相等的条件。...通过实现GPE-GPA算法来选择高质量的地面点并在局部滑动窗口中进行优化，从而解决了单目视觉里程计的尺度模糊问题。大量的数据和稳健的优化器并利用估计的相机高度和与真实的比例提供准确的尺度轨迹。

98320
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券