Mocha结合AE处理形变镜头跟踪

在影视后期制作中,经常会遇到需要跟踪替换画面的工作。对于一般的平面追踪替换,例如:形变镜头、画面质量不高、前景遮挡、跟踪区域出画入画等。本文将对上述特殊镜头,讲解Mocha提供的完美跟踪解决方案。     

基于锁相环实现信号相频突变的跟踪

锁相环是一种相位误差自动控制系统,在通信领域有着广泛的应用。通过设计锁相环路,实现对输入信号的频率和相位突变时的跟踪。首先介绍锁相环路的基本原理,然后对一阶和二阶锁相环的动态跟踪特性进行分析,最后采用仿真软件Multisim 13.0设计仿真电路,针对一阶、二阶PLL的输入信号频率和相位突变时的情况进行仿真研究,实际仿真结果与理论分析相吻合。仿真结果表明,设计的锁相环路实现了对输入信号频率和相位突变后的跟踪。     

典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

电牵引采煤机PLC控制系统故障分析

主要分析国产电牵引采煤机控制系统中PLC电源故障,介绍输入回路、输出回路故障的分析、判断及排除方法。