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跟踪综述推荐:目标跟踪40年

《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪,对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。 阐述了目标跟踪的基本研究框架,从深度判别模型、深度生成式模型等方面介绍了适用于目标跟踪的深度学习方法。 深入分析了网络结构、功能划分和网络训练等不同类别的深度目标跟踪方法。 简要阐述了适用于深度学习目标跟踪的视频数据库和评测方法。 介绍了目标跟踪的最新具体应用情况。 分析了深度学习方法在目标跟踪中存在的训练数据不足、实时跟踪和长程跟踪等问题。 对深度学习的目标跟踪方法的未来发展进行展望。 ? ? 目标跟踪发展脉络 ? 相对而言,标注长程跟踪视频和构建大规模数据集的难度更大,如何根据长程跟踪任务的特点及其与短期跟踪任务的联系,结合迁移学习和深度学习构建合适的长期目标跟踪模型,也是未来视觉目标跟踪研究值得关注的一个重要方向

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事件相机特征跟踪-模板跟踪方法

1、前言 由于事件相机不能提供完整的图像,所以最初的特征跟踪依赖传统相机的数据。 特征追踪时,积累特征模板中心附近的事件,当达到一定数量后形成数据模板,开始进行跟踪,每进入一个新的事件,便删除最老旧的事件。 然后通过数据模板与特征模板进行ICP匹配,求的变化的增量,从而实现了一次的跟踪,之后不断进行。完整的算法流程如下: ? 3.5 跟踪失败判定 当ICP迭代结束后,如果离群点较多,或迭代后平均像素距离依旧很大,则认为特征跟踪失败。 4、实验结果 跟踪特征的时间长短是一个重要指标,这篇论文的方法进行跟踪跟踪实践能够达到1s。当特征丢失后可以利用传统图像数据再次进行补充。当然,随着时间的增加,误差也会累积的越来越大。 ?

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    公网IP、私网IP、动态IP、静态IP

    IP地址这个词我们经常听到,它具体是个什么东西这里就不谈了,建议去看一下本系列文章的《IP地址和MAC地址简介》一文。本文主要来区分一下公网IP、私网IP、动态IP、静态IP这四个概念。 先说公网IP和私网IP。 我们都听过IP地址,但对公网IP和私网IP可能就比较挠头了。把IP的问题放在一边,我们先说一下什么是公网,什么是私网。公网又名广域网、外网,指的就是我们平时说的互联网。 公网IP是在公网中使用的IP地址,私网IP是在局域网中使用的IP地址。 除此之外,A、B、C三类的所有其余IP都是公网IP。私网IP只会出现在私网内,公网IP只会出现在公网内。 公网IP和私网IP在使用上有什么区别呢?。 公网IP和私网IP说完了,现在来说静态IP和动态IP。这两个比较好理解,静态IP就是静止不变的IP,动态IP就是动态变化的IP。公网IP和私网IP都有动态和静态之分。

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    Git信息跟踪

    Git 相关问题 Git 设置了一系列的环境变量用于错误排查: GIT_TRACE:启用一般跟踪消息。 GIT_TRACE_PACK_ACCESS:为对任何包的所有访问启用跟踪消息。 GIT_TRACE_PACKET:为进出给定程序的所有数据包启用跟踪消息。 GIT_TRACE_PACKFILE:启用对给定程序发送或接收的包文件的跟踪。 GIT_TRACE_PERFORMANCE:启用与性能相关的跟踪消息。 GIT_TRACE_SETUP:在 Git 完成其设置阶段后,启用打印 .git、工作树和当前工作目录的跟踪消息。 GIT_TRACE_SHALLOW:启用可以帮助调试浅存储库的获取/克隆的跟踪消息。 GIT_MERGE_VERBOSITY:控制递归合并策略显示的输出量的数字。 以上环境变量可取值如下表: 取值 含义 0、false 关闭信息跟踪 1-2、true 启用信息跟踪并打印到标准错误输出 3-10 启用信息跟踪并打印到数字对应的文件描述符中 <绝对路径> 启用信息跟踪并打印追加到对应的文件中

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    路由跟踪技术

    用来确定路由器的IP地址,也就是在网络上到达特定主机所经过的计算机。 程序需要两个套接字: 1 一个用于接收ICMP封包的原始套接字sRaw 2 用于发送TTL不断增加UDP封包的套接字sSend。 char *szIP = ::inet_ntoa(recvAddr.sin_addr); printf(" 第%d个路由器,IP

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    网络 | traceroute,路由跟踪命令,用于确定 IP 数据包访问目标地址所经过的路径。

    输出结果中包括每次测试的时间(ms)和设备的名称(如有的话)及其IP地址。 1、命令功能 traceroute 指令让你追踪网络数据包的路由途径,预设数据包大小是 40 Bytes,用户可另行设置。 [-i<网络界面>][-m<存活数值>][-p<通信端口>][-s<来源地址>][-t<服务类型>][-w<超时秒数>][主机名称或IP地址][数据包大小] 3、命令参数 参数 说明 -d 使用Socket -n 直接使用IP地址而非主机名称。 -p 设置UDP传输协议的通信端口。 -r 忽略普通的Routing Table,直接将数据包送到远端主机上。 -s 设置本地主机送出数据包的IP地址。 当然如果某台DNS出现问题时,不能解析主机名、域名时,也会 有延时长的现象;您可以加-n 参数来避免DNS解析,以IP格式输出数据。 61.148.156.6 (61.148.156.6) 3.505 ms 123.126.6.198 (123.126.6.198) 2.885 ms 9 * * * 10 * * * 实例3:显示IP

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    视频跟踪算法

    Casevision公司的AVT21自动视频跟踪算法模块提供了多种跟踪算法:质心跟踪算法(Centroid)、多目标跟踪算法(MTT)、相关跟踪算法(Correlation)、边缘跟踪算法(Edge)、 质心跟踪算法(Centroid) 这种跟踪方式用于跟踪有界目标如飞机,目标完全包含在摄像机的视场范围内,对于这种跟踪方式可选用一些预处理算法:如白热(正对比度)增强、黑热(负对比度)增强,和基于直方图的统计 多目标跟踪算法(MMT) 多目标跟踪用于有界目标如飞机、地面汽车等。它们完全在跟踪窗口内。在复杂环境里的小目标跟踪MMT能给出一个较好的性能。 这个算法跟踪场景中的多个目标,然后依据每个点的运动,从而估计整个场景全局运动,场景中的目标和定位是自动选择的。当存在跟踪点移动到摄像机视场外时,新的跟踪点能自动被标识。 组合跟踪算法(Combined) 顾名思义这种跟踪方式是两种具有互补特性的跟踪算法的组合:相关类算法 +质心类算法。

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    git 取消跟踪

    取消跟踪 未提交文件忽略git rm --cached FILENAME 这样就可以了,如果后面跟的是目录就加上个 -r 就行了 (这个操作不会删除这个文件) git rm -r --cached

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    OpenCV:目标跟踪

    目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。 在如今AI行业有着很多应用场景,比如监控,辅助驾驶等。 对于如何实现视频的目标跟踪,也有着许多方法。 比如跟踪所有移动目标时,视频每帧之间的变化就显得很有用。 如若视频背景不变,即可利用背景变化实现目标跟踪。 还有之前我们实现过的「跳一跳」小游戏。 其中的模板匹配,也是一种目标跟踪方法,能够很好的跟踪到小跳人的位置。 ? 接下来看一下一些简单的目标跟踪案例。 / 01 / 帧之间差异 下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异),进而实现目标跟踪。 具体代码如下。 / 03 / 总结 相关视频及代码已上传网盘,公众号回复「目标跟踪」即可获取。 对于目标跟踪,还有很多方法,比如均值漂移、CAMShift、卡尔曼滤波器等。

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    子弹跟踪效果

    的向量,因此也把它叫单位向量或者标准向量,对于大部分向量而言,我们只关心向量的方向,而不在意向量的长度,这种情况下就适合用单位向量来表示,比如光线的入射方向、反射的方向等,当然还有我们这个例子中用到的“跟踪子弹

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    目标跟踪:SORT

    SORT原理 主要贡献 SORT的主要贡献有两个: 证明了一个性能优异的检测器,对于多目标跟踪算法的重要性; 提出了一种基于卡尔曼滤波和匈牙利算法的实用跟踪方法; 是不是乍一看上去,其实没啥东西,确实是这样 这就证明了一个性能优异的检测器对目标跟踪的重要性。 除此之外,还可以关注下红色框,在ID swtich方面,SORT的表现并不好,这是SORT很大的一个缺点。 这样一来,貌似估计模型已经能知道目标在一下帧的Bounding Box,这都不是目标跟踪了,简直实现了目标的追踪,那还要检测做什么? 创建和销毁跟踪ID 对于一个连续的视频流,总会有新的ID进入和旧的ID的离开的情况,此时需要对应的创建新的ID跟踪和销毁旧的跟踪ID: 创建ID 如果检测器检测到的一个框和所有的跟踪目标的IOU小于阈值 销毁ID 如果一个跟踪目标在连续T帧内都没有被关联到,那么就销毁这个ID。 实验结果 ?

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    OpenTracing之跟踪Redis

    [源码分析] OpenTracing之跟踪Redis [toc] 0x00 摘要 本文将通过研究OpenTracing的Redis埋点插件来进一步深入理解OpenTracing。 它表示从头到尾的一个请求的调用链,是一次完整的跟踪,从请求到服务器开始,服务器返回response结束,跟踪每次rpc调用的耗时。它的标识符是“traceID”。 1.2 埋点插件 对一个应用的跟踪要关注的无非就是 客户端——>web 层——>rpc 服务——>dao 后端存储、cache 缓存、消息队列 mq 等这些基础组件。 this.activateAndCloseSpan(span, supplier); } // 其他操作 ..... } 0xFF 参考 分布式链路组件 SOFATracer 埋点机制解析 蚂蚁金服开源分布式链路跟踪组件

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    git取消文件跟踪

    在使用git的时候,有些文件是不需要上传的,所以就可以修改   .gitignore  例如: 如果是对所有文件都取消跟踪的话,就是 git rm -r --cached .    //删除本地文件 对某个文件取消跟踪 git rm --cached readme1.txt    删除readme1.txt的跟踪,并保留在本地。 git rm --f readme1.txt    删除readme1.txt的跟踪,并且删除本地文件。 然后git commit 即可。 但是git status查看状态时还是会列出来 每次使用git status 查看状态时总是会列出被跟踪的文件,可以通过 .gitignore文件来达到目的 在git init 的目录下建立.gitignore

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    简单的人脸跟踪

    选用的人脸检测器:NPD Face Detector 单人脸的简单跟踪MATLAB代码。

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    Linux IP in IP隧道简述

    前言:IPIP隧道是一种三层隧道,通过把原来的IP包封装在新的IP包里面,来创建隧道传输。 因为是三层隧道,在IP报文中填充的三层协议自然就不能是常见的TCP和UDP,所以,Linux抽象了一个隧道层,位置就相当于传输层,主要的实现就是在tunnel4.c中。 IPIP的接收 我们之前说到过,对应从网卡收上来的报文,过完链路层后就会到ip_rcv()中,大概是这样的路线: ip_rcv()->ip_rcv_finish()->ip_local_deliver 在发送时,要给原有的IP报文头前添加新的IP头,我们略过这个函数的前面的路由处理的部分,直接看关键的添加报文头的地方: max_headroom = (LL_RESERVED_SPACE(tdev 头字段 */ iph = ip_hdr(skb); iph->version = 4; iph-

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    TLD跟踪算法介绍

    TLD跟踪算法介绍 ? 跟踪(Tracking) 长时跟踪算法常见的有两种方法一种是基于移动跟踪,另外一种是基于对象检测,一般来说基于对象检测的算法计算耗时都会比基于跟踪的算法长。 跟踪主要是通过算法来预测对象移动,一般来说跟踪需要一个初始化标定,然后就会很快速的计算得到移动对象的平滑轨迹,另外一方面跟踪容易导致每帧之间都会产生累积误差,最终的结果就是导致算法错误而让跟踪对象跑出相机可视范围之内 学习(Learning) 可以将跟踪数据分类提供给检测器,用来提供下一帧的跟踪精度,同时还可以重新初始化检测器,从而避免跟踪过程频繁失败的情况发生。 TLD最适合在跟踪对象被遮挡,不连续出现情况下,进行长时跟踪的应用场合。

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    任务计划与跟踪

    01 前言 分享一下我跟踪部门内测试任务的方式。 02 任务计划与跟踪 先上图 ? ? 在《任务计划与跟踪表》中,偏重于任务,但组内人员的工作负荷是不清晰的,在具体执行时也容易让下属产生困惑,所以我做了这样一张表。 绿色区域填写投入的工时。 测试经理,每周除了跟进测试任务,还有一些零零碎碎的事情需要跟踪,比如设备的购买,某些问题的解决推动等。所以为此单独列了一个sheet。 05 输入标题 ?

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    5.4、访客行为跟踪

    4.获取了 ga.js 跟踪代码,且自动检测到了适当的协议。获取并载入代码之后,执行了针对 _gaq 数组的命令,且该数组被传输至跟踪对象。 网站、H5用户行为追踪——事件跟踪 用户的所有行为都可以通过Page Tracking和Event Tracking,Page Tracking很简单就是加入一段跟踪代码,“事件跟踪”是指用户与内容进行的互动 更多关于事件跟踪实现的方法可以访问:https://www.ichdata.com/there-are-several-ways-to-track-events.html APP-行为跟踪=事件跟踪(埋点 埋点就是定点,定时的数据采集,跟踪用户行为,给后续的产品优化和用户运营提供数据支持,也叫事件跟踪。 选择完第三方工具后,小程序的跟踪都是通过事件跟踪去实现的。 如果使用的Google Analytics,那直接可以通过MP协议实现。

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    Mybatis 3源码跟踪

    SqlSessionFactoryBuilder 按照demo中采用XML作为配置文件,那么会执行到下面代码,我们通过下面代码希望作为源码的开始进行跟踪, 引子就是: parse.parse() public

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      弹性公网 IP(Elastic IP,EIP)是可以独立购买和持有,且在某个地域下固定不变的公网 IP 地址。弹性公网IP可以与 CVM、NAT 网关、弹性网卡、高可用虚拟 IP 等云资源绑定,提供访问公网和被公网访问能力;还可与云资源的生命周期解耦合,单独进行操作;同时提供多种计费模式,您可以根据业务特点灵活选择,以降低公网成本。

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