图像跟踪算法ar

❶ ar是什么意思

ar指增强现实技术，是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中。

两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

(1)图像跟踪算法ar扩展阅读：

ar的作用：

1、古迹复原和数字化文化遗产保护：通过AR增强现实技术能够很好的复原古迹，用户可以通过设备看到古迹的文字解说，还能够看到遗址上残缺的部分。

2、电视转播领域：通过AR增强现实技术能够将体育比赛在转播的时候实时的叠加辅助信息到画面中，让观众能够获得更多的信息。

3、娱乐、游戏领域：AR增强现实能够让游戏变得更加有趣，让更多的玩家能够参与进去。

4、旅游、展览领域：当人们去到一个新地方时，就需要有一个导游，而AR就能够很好的充当起这个导游的角色，人们在浏览参观的同时，AR技术就会将接收到的相关资料呈现在大众面前。

5、市政建设规划：利用AR增强现实技术能够将规划效果叠加进真实场景中，能够直接呈现规划效果。

❷ 什么叫图像跟踪技术，主要应用的什么领域

利用可见光成像和红外成像传感器实现实时目标成像跟踪是精确制导武器的核心技术，随着实际战场环境日益复杂，伪装、隐身等目标特性控制技术飞速发展，极大地增加了实时目标成像跟踪系统研究的难度。目前，尽管国内外对该领域的关键技术进行了大量的研究，并取得了一些成果，但实时成像跟踪系统研究中许多实际问题仍没有得到很好的解决，有待进一步深入研究。红外跟踪处理器系统对实时性要求极高，要求必须具有处理大数据量的能力，以保证系统的实时性；其次对系统的体积、功耗、稳定性等也有较严格的要求。实时信号处理算法中经常用到对图像的求和、求差运算，二维梯度运算，图像分割及区域特征提取等不同层次、不同种类的处理。其中有的运算本身结构比较简单，但是数据量大，计算速度要求高，适于用FPGA进行硬件实现；有些处理对速度并没有特殊的要求，但计算方式和控制结构比较复杂，难以用纯硬件实现，适于用运算速度高、寻址方式灵活、通信机制强大的DSP芯片来实现。本系统选择计算简单，匹配精度高的平均绝对差（MAD）算法，为了方便硬件实现，对算法加以适当改进，同时提高了系统运算速度及目标定位精度。并研究了相关跟踪置信度评估、模板自适应刷新准则，系统抗干扰能力，以及相似目标辨识、目标丢失判断和再捕获策略，有效地提高了系统复杂场景条件下目标跟踪的稳定性。

❸ 图像跟踪的技术原理

图像跟踪系统采用特有的NCAST目标外形特征检测方法，被跟踪者无需佩戴任何辅助设备，只要进入跟踪区域，系统便可对目标进行锁定跟踪，使摄像机画面以锁定的目标为中心，并控制摄像机进行相应策略的缩放。系统支持多种自定义策略，支持多级特写模式，适应性强，不受强光、声音、电磁等环境影响。

❹ AI图像跟踪是什么

AI图像跟踪指的是：

AI图像跟踪是指通过AI的图像识别方式将摄像头中拍摄到的物体进行定位，狭义的“图像跟踪”技术就是我们日常所常谈到的，通过“图像识别”的方式来进行跟踪和拍摄。

AI图像跟踪系统被广泛应用在教育、会议、医疗、庭审以及安防监控等各个行业。其中，应用于教育以及会议方面的全自动跟踪拍摄方案，更是引领了国内外全自动跟踪拍摄的技术潮流，为精品课程、视频会议的全自动摄制打下了坚实的技术基础。

技术原理：

AI图像跟踪系统采用特有的NCAST目标外形特征检测方法，被跟踪者无需佩戴任何辅助设备，只要进入跟踪区域，系统便可对目标进行锁定跟踪，使摄像机画面以锁定的目标为中心。

并控制摄像机进行相应策略的缩放。系统支持多种自定义策略，支持多级特写模式，适应性强，不受强光、声音、电磁等环境影响。

❺ AR是什么技术

AR技术一般指增强现实技术，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术。

增强现实技术，是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。

主要特点

1、真实世界和虚拟世界的信息集成。

2、具有实时交互性。

3、是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。

技术原理

增强现实技术，是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息、声音、味道、触觉等)通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。 真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。

增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息,而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头盔显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。

❻ ar系统中最常用的跟踪和定位技术是什么的方法

SLAM全称叫做Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同时定位与建图。在SLAM理论中，第一个问题称为定位 (Localization)，第二个称为建图 (Mapping)，第三个则是随后的路径规划。解决机器人的“在哪里？”、“这是哪儿？”、“到哪儿去？”的三大终极问题。更多专业回答可以咨询上海思岚科技有限公司，思岚科技（SLAMTEC）成立于2013年，其核心研发团队在机器人自主定位导航及核心传感器方面拥有丰富的研发和实践经验。通过技术研发和产品迭代不断为机器人市场提供高效可靠的解决方案，思岚科技已成为服务机器人自主定位导航解决方案的领航者。

思岚科技目前拥有：360°扫描测距激光雷达RPLIDAR、模块化自主定位导航系统SLAMWARE及通用型服务机器人平台ZEUS等三条核心产品线。目前业务辐射亚洲、欧洲、北美等全球20多个国家和地区，服务企业用户超过2000家、个人用户累计超过10万。

AR(Augmented Reality，增强现实)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

增强现实技术，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息"无缝"集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。

❼ AR照片什么原理

AR增强现实技术处理后的画面将真实场景与虚拟场景进行无缝融合让观众有深深的身临其境的感觉，由于AR应用系统在实现的时候要涉及到多种因素，因此AR研究对象的范围十分广阔包括信号处理、计算机图形和图像处理、人机界面和心理学、移动计算、计算机网络、分布式计算、信息获取和信息可视化，以及新型显示器和传感器的设计等。
AR系统虽不需要显示完整的场景，但是由于需要通过分析大量的定位数据和场景信息来保证由计算机生成的虚拟物体可以精确地定位在真实场景中，因此AR系统的工作原理包含以下4个基本步骤：1、获取真实场景信息；2、对真实场景和相机位置信息进行分析；3、生成虚拟景物；4、合并视频或直接显示，即图形系统首先根据相机的位置信息和真实场景中的定位标记来计算虚拟物体坐标到相机视平面的仿射变换，然后按照仿射变换矩阵在视平面上绘制虚拟物体，最后直接通过S-HMD现实或与真实场景的视频合并后，一起显示在普通显示器上。
AR增强现实系统中，成像设备、跟踪与定位技术和交互技术是实现一个基本系统的支撑系统。AR增强现实是对真实世界的补充，而不是完全替代真实世界。随着计算机技术的发展，增强现实技术逐渐成为下一代人机接口技术发展的主要方向之一。AR增强现实是以交互性和构想为基本特征的计算机高级人机界面。使用者不仅能够通过虚拟现实系统感受到在客观物理世界中所经历的“身临其境”的逼真性，而且能够突破空间、时间以及其它客观限制，感受到在真实世界中无法亲身经历的体验。一享在AR增强现实拍摄技术上潜心研发2年时间有初步的雏形可以面向大家交流，为AR拍摄技术上增进进度。

❽ 关于AR技术，在图像识别部分都是什么原理

类似于指纹识别。打个比方，就是用摄像头拍摄下你的面部，然后在电脑里面安装相应的软件进行记忆，当你下次开机的时候，摄像头会根据现在的图象以及存储的图象来判断使用者身份，符合要求的就可以开机进入页面，否则进不去，就像密码一样。不过目前的图象识别技术还不是很完善，识别率还不是很高。方正有笔记本拥有此项技术。

❾ 在双目视觉系统中有哪些比较好的跟踪算法

与普通的图像模板匹配不同的是，立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的，不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择，即选择适当的图像特征如点、直线、相位等作为匹配基元;(2)匹配的准则，将关于物理世界的某些固有特征表示为匹配所必须遵循的若干规则，使匹配结果能真实反映景物的本来面目;(3)算法结构，通过利用适当的数学方法设计能正确匹配所选择基元的稳定算法。 根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法目前主要分为三大类,即区域匹配、相位匹配和特征匹配: 基于区域灰度的匹配算法是把一幅图像(基准图)中某一点的灰度邻域作为模板，在另一幅图像(待匹配图)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点邻域，从而实现两幅图像的匹配。这类算法的性能取决于度量算法及搜索策略的选择。另外，也必须考虑匹配窗口大小、形式的选择，大窗口对于景物中存在的遮挡或图像不光滑的情况会更多的出现误匹配，小窗口则不具有足够的灰度变化信息，不同的窗口形式对匹配信息也会有不同的影响。因此应该合理选取匹配区域的大小和形式来达到较好的匹配结果。 相位匹配是近二十年发展起来的一种匹配算法，相位作为匹配基元，即认为图像对中的对应点局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相关法和相位差——频率法，虽然该方法是一种性能稳定、具有较强的抗辐射抗透视畸变能力、简单高效、能得到稠密视差图的特征匹配方法。但是，当局部结构存在的假设不成立时，相位匹配算法因带通输出信号的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇点问题，在相位奇点附近，相位信息对位置和频率的变化极为敏感，因此用这些像素所确定的相位差异来衡量匹配误差将导致极不可靠的结果。此外，相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关，通常要考虑相位卷绕，在用相位差进行视差计算时，由于所采用的相位只是原信号某一带通条件下的相位，故视差估计只能限制在某一限定范围之内，随视差范围的增大，其精确性会有所下降。 基于特征的图像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析的优点，从而大大减小了图像处理过程的计算量，对灰度变化、图像变形、噪音污染以及景物遮挡等都有较好的适应能力。 基于特征的匹配方法是为使匹配过程满足一定的抗噪能力且减少歧义性问题而提出来的。与基于区域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有选择地匹配能表示景物自身特性的特征，通过更多地强调空间景物的结构信息来解决匹配歧义性问题。这类方法将匹配的搜索范围限制在一系列稀疏的特征上。利用特征间的距离作为度量手段，具有最小距离的特征对就是最相近的特征对，也就是匹配对。特征间的距离度量有最大最小距离、欧氏距离等。 特征点匹配算法严格意义上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配点三步。特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性。该类方法首先从待匹配的图像中提取特征，用相似性度量和一些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。匹配中常用的特征基元有角点、边缘、轮廓、直线、颜色、纹理等。同时，特征匹配算法也同样地存在着一些不足，主要表现为: (l)特征在图像中的稀疏性决定了特征匹配只能得到稀疏的视差场，要获得密集的视差场必须通过使用插值的过程，插值过程通常较为复杂。 (2)特征的提取和定位的准确与否直接影响特征匹配结果的精确度。 (3)由于其应用场合的局限性，特征匹配往往适用于具有特征信息显着的环境中，在缺少显着主导特征环境中该方法有很大困难。 总之，特征匹配基元包含了算法编程上的灵活性以及令人满意的统计特性。算法的许多约束条件均能清楚地应用于数据结构，而数据结构的规则性使得特征匹配非常适用于硬件设计。例如，基于线段的特征匹配算法将场景模型描绘成相互联结的边缘线段，而不是区域匹配中的平面模型，因此能很好地处理一些几何畸变问题，对对比度和明显的光照变化等相对稳定。特征匹配由于不直接依赖于灰度，计算量小，比基于区域的匹配算法速度快的多。且由于边缘特征往往出现在视差不连续的区域，特征匹配较易处理立体视觉匹配中的视差不连续问题。