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Zdenek Kalal 基于其开发的TLD技术，建立了TLD Vision公司。网站 http://www.tldvision.com。 TLD Vision是一家研究性公司，致力于在视频中进行运动目标的跟踪。这个跟踪目标的能力是基于对视频数据的理解。潜在的应用场景是用户相机目标的稳定性， 到无人机的目标跟踪。与欧姆龙合作正在进行第三代的研究。 1 技术TLD技术不用再赘述了，可参看TLD算法总结2，TLD技术在实时过程中集成了目标跟踪、机器学习、目标探测技术。 1.1 How does TLD work? 在目标可视范围内，跟踪估计目标的位置时间越长越好。在跟踪过程中，所有的目标的观察模式都用于学习目标跟踪器。目标跟踪的时间越长构建的探测器越准确。目标探测器搜索视频中个每一帧，当目标重新出现时候，探测器能重新探测到它并重新初始化跟踪。 TLD的独特性在于其能够将所有这些单元集成到一个实时过程中。结果是一个可视的跟踪器/探测器，只需要一次点击就可以进行初始化。TLD展现非常好的鲁棒性。 1.2 Source code TLD1.0 (matlab) https://github.com/zk00006/OpenTLD OpenCV3.0的TLD tracker https://github.com/Itseez/opencv_contrib/blob/master/modules/tracking/src/tld_tracker.cpp 2 TLD 2.1TLD 2.1是基于原来的TLD1.0，历时2年才研究和开发出来的新一代的tracker。TLD2.1有下面的特性： 1）优化的C++实现 2）接近TLD1.0的8倍速 3）多目标跟踪 4）平面中旋转的跟踪 5）保存和加载学习的模型 该demo视频证明了TLD2.1的多目标跟踪能力，可以从一个框中迅速的训练一个目标探测器/识别器. 2.1 TLD 2.0 Demo Request FormTLD 2.0 仅供专业的使用，仅仅将demo提供给潜在的客户，缺少信服的项目描述将会被拒绝。 3 车辆 Tracker 开发了交通监控应用的车辆tracker。该tracker是在道路拥塞场景、有强烈的灯光效应、在夜间行驶场景下，作为离线训练探测器的补充。车辆tracker运行速度为1000 fps.
4 应用1：向伯恩茅斯大学捐助了TLD2.0技术，用于开发不需要用手的轮椅控制器给那些生理有所缺陷的认识。 2：德国的CSP公司，被测试作为系统的一个组成部分，用于检测车辆的制造过程。 3：California 一家公司人工智能软件应用and 开发工具用于教育、训练、计划、调度知识管理和发现，决策支持，计算机安全和可靠性，TLD用于从空中跟踪轮船。 4：University of Tsukuba. TLD用于视频分割方案中跟踪羽毛球运动员， 5：Multi-Informatica Principado S.L – SR7 是西班牙公司，开发监控和安全系统。他们专门使用热感照相机。TLD 2.0 用于集成在视频跟踪器中. 6：杭州华银教育多媒体科技股份有限公司。致力在课堂帮助学生的设备。他们的产品包括文档摄像机，观察仪 和全教室记录系统。 7：Photron 是世界上高速数字图像系统制造商的领导者。TLD 用于视频图像在高速相机软件中的运动分析。. 8：Virginia Tech 是一家大学. TLD用于建造一个人脸和目标（车辆）跟踪器 9：Movcam 是一家开发和制造相机稳定装置的公司。TLD 技术用于开发相机和镜头的自动控制系统。 10：Indra Sistemas, 是一家信息技术和防卫系统的公司. TLD 技术用于开发 EWE-8000 家族的天线校准的仿真器 （这个怎么会应用到TLD呢，好诧异~~） 11：Cladoop 是一家致力于计算机视觉、监控、大数据的创业公司。TLD技术用于开发核心产品。 12：MAGnet Systems 是一家软硬件开发公司，TLD用于为UAV 无人驾驶飞机提供更先进的目标跟踪能力.
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