圖像跟蹤演算法ar

❶ ar是什麼意思

ar指增強現實技術，是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，廣泛運用了多媒體、三維建模、實時跟蹤及注冊、智能交互、感測等多種技術手段，將計算機生成的文字、圖像、三維模型、音樂、視頻等虛擬信息模擬模擬後，應用到真實世界中。

兩種信息互為補充，從而實現對真實世界的「增強」。

(1)圖像跟蹤演算法ar擴展閱讀：

ar的作用：

1、古跡復原和數字化文化遺產保護：通過AR增強現實技術能夠很好的復原古跡，用戶可以通過設備看到古跡的文字解說，還能夠看到遺址上殘缺的部分。

2、電視轉播領域：通過AR增強現實技術能夠將體育比賽在轉播的時候實時的疊加輔助信息到畫面中，讓觀眾能夠獲得更多的信息。

3、娛樂、游戲領域：AR增強現實能夠讓游戲變得更加有趣，讓更多的玩家能夠參與進去。

4、旅遊、展覽領域：當人們去到一個新地方時，就需要有一個導游，而AR就能夠很好的充當起這個導游的角色，人們在瀏覽參觀的同時，AR技術就會將接收到的相關資料呈現在大眾面前。

5、市政建設規劃：利用AR增強現實技術能夠將規劃效果疊加進真實場景中，能夠直接呈現規劃效果。

❷ 什麼叫圖像跟蹤技術，主要應用的什麼領域

利用可見光成像和紅外成像感測器實現實時目標成像跟蹤是精確制導武器的核心技術，隨著實際戰場環境日益復雜，偽裝、隱身等目標特性控制技術飛速發展，極大地增加了實時目標成像跟蹤系統研究的難度。目前，盡管國內外對該領域的關鍵技術進行了大量的研究，並取得了一些成果，但實時成像跟蹤系統研究中許多實際問題仍沒有得到很好的解決，有待進一步深入研究。紅外跟蹤處理器系統對實時性要求極高，要求必須具有處理大數據量的能力，以保證系統的實時性；其次對系統的體積、功耗、穩定性等也有較嚴格的要求。實時信號處理演算法中經常用到對圖像的求和、求差運算，二維梯度運算，圖像分割及區域特徵提取等不同層次、不同種類的處理。其中有的運算本身結構比較簡單，但是數據量大，計算速度要求高，適於用FPGA進行硬體實現；有些處理對速度並沒有特殊的要求，但計算方式和控制結構比較復雜，難以用純硬體實現，適於用運算速度高、定址方式靈活、通信機制強大的DSP晶元來實現。本系統選擇計算簡單，匹配精度高的平均絕對差（MAD）演算法，為了方便硬體實現，對演算法加以適當改進，同時提高了系統運算速度及目標定位精度。並研究了相關跟蹤置信度評估、模板自適應刷新准則，系統抗干擾能力，以及相似目標辨識、目標丟失判斷和再捕獲策略，有效地提高了系統復雜場景條件下目標跟蹤的穩定性。

❸ 圖像跟蹤的技術原理

圖像跟蹤系統採用特有的NCAST目標外形特徵檢測方法，被跟蹤者無需佩戴任何輔助設備，只要進入跟蹤區域，系統便可對目標進行鎖定跟蹤，使攝像機畫面以鎖定的目標為中心，並控制攝像機進行相應策略的縮放。系統支持多種自定義策略，支持多級特寫模式，適應性強，不受強光、聲音、電磁等環境影響。

❹ AI圖像跟蹤是什麼

AI圖像跟蹤指的是：

AI圖像跟蹤是指通過AI的圖像識別方式將攝像頭中拍攝到的物體進行定位，狹義的「圖像跟蹤」技術就是我們日常所常談到的，通過「圖像識別」的方式來進行跟蹤和拍攝。

AI圖像跟蹤系統被廣泛應用在教育、會議、醫療、庭審以及安防監控等各個行業。其中，應用於教育以及會議方面的全自動跟蹤拍攝方案，更是引領了國內外全自動跟蹤拍攝的技術潮流，為精品課程、視頻會議的全自動攝制打下了堅實的技術基礎。

技術原理：

AI圖像跟蹤系統採用特有的NCAST目標外形特徵檢測方法，被跟蹤者無需佩戴任何輔助設備，只要進入跟蹤區域，系統便可對目標進行鎖定跟蹤，使攝像機畫面以鎖定的目標為中心。

並控制攝像機進行相應策略的縮放。系統支持多種自定義策略，支持多級特寫模式，適應性強，不受強光、聲音、電磁等環境影響。

❺ AR是什麼技術

AR技術一般指增強現實技術，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像的技術。

增強現實技術，是一種將真實世界信息和虛擬世界信息「無縫」集成的新技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。AR技術可廣泛應用到軍事、醫療、建築、教育、工程、影視、娛樂等領域。

主要特點

1、真實世界和虛擬世界的信息集成。

2、具有實時交互性。

3、是在三維尺度空間中增添定位虛擬物體。AR技術可廣泛應用到軍事、醫療、建築、教育、工程、影視、娛樂等領域。

技術原理

增強現實技術，是一種將真實世界信息和虛擬世界信息「無縫」集成的新技術，是把原本在現實世界的一定時間空間范圍內很難體驗到的實體信息(視覺信息、聲音、味道、觸覺等)通過電腦等科學技術，模擬模擬後再疊加，將虛擬的信息應用到真實世界，被人類感官所感知，從而達到超越現實的感官體驗。 真實的環境和虛擬的物體實時地疊加到了同一個畫面或空間同時存在。

增強現實技術，不僅展現了真實世界的信息,而且將虛擬的信息同時顯示出來，兩種信息相互補充、疊加。在視覺化的增強現實中，用戶利用頭盔顯示器，把真實世界與電腦圖形多重合成在一起，便可以看到真實的世界圍繞著它。

❻ ar系統中最常用的跟蹤和定位技術是什麼的方法

SLAM全稱叫做Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同時定位與建圖。在SLAM理論中，第一個問題稱為定位 (Localization)，第二個稱為建圖 (Mapping)，第三個則是隨後的路徑規劃。解決機器人的「在哪裡？」、「這是哪兒？」、「到哪兒去？」的三大終極問題。更多專業回答可以咨詢上海思嵐科技有限公司，思嵐科技（SLAMTEC）成立於2013年，其核心研發團隊在機器人自主定位導航及核心感測器方面擁有豐富的研發和實踐經驗。通過技術研發和產品迭代不斷為機器人市場提供高效可靠的解決方案，思嵐科技已成為服務機器人自主定位導航解決方案的領航者。

思嵐科技目前擁有：360°掃描測距激光雷達RPLIDAR、模塊化自主定位導航系統SLAMWARE及通用型服務機器人平台ZEUS等三條核心產品線。目前業務輻射亞洲、歐洲、北美等全球20多個國家和地區，服務企業用戶超過2000家、個人用戶累計超過10萬。

AR(Augmented Reality，增強現實)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。

增強現實技術，它是一種將真實世界信息和虛擬世界信息"無縫"集成的新技術，是把原本在現實世界的一定時間空間范圍內很難體驗到的實體信息(視覺信息,聲音,味道,觸覺等),通過電腦等科學技術，模擬模擬後再疊加，將虛擬的信息應用到真實世界，被人類感官所感知，從而達到超越現實的感官體驗。

❼ AR照片什麼原理

AR增強現實技術處理後的畫面將真實場景與虛擬場景進行無縫融合讓觀眾有深深的身臨其境的感覺，由於AR應用系統在實現的時候要涉及到多種因素，因此AR研究對象的范圍十分廣闊包括信號處理、計算機圖形和圖像處理、人機界面和心理學、移動計算、計算機網路、分布式計算、信息獲取和信息可視化，以及新型顯示器和感測器的設計等。
AR系統雖不需要顯示完整的場景，但是由於需要通過分析大量的定位數據和場景信息來保證由計算機生成的虛擬物體可以精確地定位在真實場景中，因此AR系統的工作原理包含以下4個基本步驟：1、獲取真實場景信息；2、對真實場景和相機位置信息進行分析；3、生成虛擬景物；4、合並視頻或直接顯示，即圖形系統首先根據相機的位置信息和真實場景中的定位標記來計算虛擬物體坐標到相機視平面的仿射變換，然後按照仿射變換矩陣在視平面上繪制虛擬物體，最後直接通過S-HMD現實或與真實場景的視頻合並後，一起顯示在普通顯示器上。
AR增強現實系統中，成像設備、跟蹤與定位技術和交互技術是實現一個基本系統的支撐系統。AR增強現實是對真實世界的補充，而不是完全替代真實世界。隨著計算機技術的發展，增強現實技術逐漸成為下一代人機介面技術發展的主要方向之一。AR增強現實是以交互性和構想為基本特徵的計算機高級人機界面。使用者不僅能夠通過虛擬現實系統感受到在客觀物理世界中所經歷的「身臨其境」的逼真性，而且能夠突破空間、時間以及其它客觀限制，感受到在真實世界中無法親身經歷的體驗。一享在AR增強現實拍攝技術上潛心研發2年時間有初步的雛形可以面向大家交流，為AR拍攝技術上增進進度。

❽ 關於AR技術，在圖像識別部分都是什麼原理

類似於指紋識別。打個比方，就是用攝像頭拍攝下你的面部，然後在電腦裡面安裝相應的軟體進行記憶，當你下次開機的時候，攝像頭會根據現在的圖象以及存儲的圖象來判斷使用者身份，符合要求的就可以開機進入頁面，否則進不去，就像密碼一樣。不過目前的圖象識別技術還不是很完善，識別率還不是很高。方正有筆記本擁有此項技術。

❾ 在雙目視覺系統中有哪些比較好的跟蹤演算法

與普通的圖像模板匹配不同的是，立體匹配是通過在兩幅或多幅存在視點差異、幾何畸變、灰度畸變、雜訊干擾的圖像對之間進行的，不存在任何標准模板進行匹配。立體匹配方法一般包含以下三個問題:(1)基元的選擇，即選擇適當的圖像特徵如點、直線、相位等作為匹配基元;(2)匹配的准則，將關於物理世界的某些固有特徵表示為匹配所必須遵循的若干規則，使匹配結果能真實反映景物的本來面目;(3)演算法結構，通過利用適當的數學方法設計能正確匹配所選擇基元的穩定演算法。 根據匹配基元的不同，立體視覺匹配演算法目前主要分為三大類,即區域匹配、相位匹配和特徵匹配: 基於區域灰度的匹配演算法是把一幅圖像(基準圖)中某一點的灰度鄰域作為模板，在另一幅圖像(待匹配圖)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應點鄰域，從而實現兩幅圖像的匹配。這類演算法的性能取決於度量演算法及搜索策略的選擇。另外，也必須考慮匹配窗口大小、形式的選擇，大窗口對於景物中存在的遮擋或圖像不光滑的情況會更多的出現誤匹配，小窗口則不具有足夠的灰度變化信息，不同的窗口形式對匹配信息也會有不同的影響。因此應該合理選取匹配區域的大小和形式來達到較好的匹配結果。 相位匹配是近二十年發展起來的一種匹配演算法，相位作為匹配基元，即認為圖像對中的對應點局部相位是一致的。最常用的相位匹配演算法有相位相關法和相位差——頻率法，雖然該方法是一種性能穩定、具有較強的抗輻射抗透視畸變能力、簡單高效、能得到稠密視差圖的特徵匹配方法。但是，當局部結構存在的假設不成立時，相位匹配演算法因帶通輸出信號的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇點問題，在相位奇點附近，相位信息對位置和頻率的變化極為敏感，因此用這些像素所確定的相位差異來衡量匹配誤差將導致極不可靠的結果。此外，相位匹配演算法的收斂范圍與帶通濾波器的波長有關，通常要考慮相位卷繞，在用相位差進行視差計算時，由於所採用的相位只是原信號某一帶通條件下的相位，故視差估計只能限制在某一限定范圍之內，隨視差范圍的增大，其精確性會有所下降。 基於特徵的圖像匹配方法是目前最常用的方法之一，由於它能夠將對整個圖像進行的各種分析轉化為對圖像特徵(特徵點、特徵曲線等)的分析的優點，從而大大減小了圖像處理過程的計算量，對灰度變化、圖像變形、噪音污染以及景物遮擋等都有較好的適應能力。 基於特徵的匹配方法是為使匹配過程滿足一定的抗噪能力且減少歧義性問題而提出來的。與基於區域的匹配方法不同，基於特徵的匹配方法是有選擇地匹配能表示景物自身特性的特徵，通過更多地強調空間景物的結構信息來解決匹配歧義性問題。這類方法將匹配的搜索范圍限制在一系列稀疏的特徵上。利用特徵間的距離作為度量手段，具有最小距離的特徵對就是最相近的特徵對，也就是匹配對。特徵間的距離度量有最大最小距離、歐氏距離等。 特徵點匹配演算法嚴格意義上可以分成特徵提取、特徵匹配和消除不良匹配點三步。特徵匹配不直接依賴於灰度，具有較強的抗干擾性。該類方法首先從待匹配的圖像中提取特徵，用相似性度量和一些約束條件確定幾何變換，最後將該變換作用於待匹配圖像。匹配中常用的特徵基元有角點、邊緣、輪廓、直線、顏色、紋理等。同時，特徵匹配演算法也同樣地存在著一些不足，主要表現為: (l)特徵在圖像中的稀疏性決定了特徵匹配只能得到稀疏的視差場，要獲得密集的視差場必須通過使用插值的過程，插值過程通常較為復雜。 (2)特徵的提取和定位的准確與否直接影響特徵匹配結果的精確度。 (3)由於其應用場合的局限性，特徵匹配往往適用於具有特徵信息顯著的環境中，在缺少顯著主導特徵環境中該方法有很大困難。 總之，特徵匹配基元包含了演算法編程上的靈活性以及令人滿意的統計特性。演算法的許多約束條件均能清楚地應用於數據結構，而數據結構的規則性使得特徵匹配非常適用於硬體設計。例如，基於線段的特徵匹配演算法將場景模型描繪成相互聯結的邊緣線段，而不是區域匹配中的平面模型，因此能很好地處理一些幾何畸變問題，對對比度和明顯的光照變化等相對穩定。特徵匹配由於不直接依賴於灰度，計算量小，比基於區域的匹配演算法速度快的多。且由於邊緣特徵往往出現在視差不連續的區域，特徵匹配較易處理立體視覺匹配中的視差不連續問題。