IMOU conquista os primeiros lugares nas avaliações KITTI 2D Object Detection (pedestres) e de rastreamento de múltiplos objetos (pedestres e carro)

HANGZHOU, China, 16 de janeiro de 2023 /PRNewswire/ — Como os algoritmos centrais em inteligência artificial, a detecção e o rastreamento de objetos visuais têm sido amplamente utilizados em cenários de monitoramento doméstico. Recentemente, a IMOU, marca de casa inteligente na China, conquistou os primeiros lugares nas avaliações da KITTI 2D de detecção de objetos de pedestres e rastreamento de múltiplos objetos de pedestres e veículos. Ela pontuou 57,15% de alta precisão de rastreamento de pedidos (HOTA) para rastreamento de pedestres em multi objetos, 82,08% (HOTA) para rastreamento de múltiplos objetos de carro e 82,77% (moderada) para detecção de objetos 2D de pedestres.

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Multi -object tracking list of Pedestrain
Multi -object tracking list of Pedestrian

Multi-object tracking list of Car
Multi-object tracking list of Car

2D object detection list of Pedestrian
2D object detection list of Pedestrian

Detecção e rastreamento de objetos genéricos são tarefas fundamentais e desafiadoras na visão computacional. Para detecção de objetos 2D, a IMOU propõe uma estrutura de algoritmo sobre reparametrização estrutural e fusão multimodal, facilitando assim um ganho significativo de desempenho ao lidar com oclusão e objetos pequenos. Esta estrutura foi totalmente aplicada às câmeras inteligentes da IMOU. 

Para rastreamento de múltiplos objetos, a IMOU otimiza a detecção de objetos, a re-identificação, a correlação de objetos e outros módulos com base na estrutura TBD para melhorar o desempenho geral. Especificamente, a capacidade de detecção é aprimorada com base na re-parametrização estrutural. Além disso, alcançamos um ganho significativo de desempenho ao lidar com distorção e oclusão, propondo uma estratégia de atualização dinâmica de modelos. Ainda mais, a rede de gráficos é usada para modelar as sequências de sincronização da meta de rastreamento para fortalecer a fusão de diversos recursos e melhorar a estabilidade do rastreamento de múltiplos objetos. Com a ajuda do algoritmo de rastreamento de objetos proposto, as câmeras IMOU podem seguir constantemente os alvos de interesse e registrar a trajetória de seu movimento. Quando um comportamento anormal é detectado, nossos usuários recebem uma mensagem de alerta.

Tomando o Cruiser 2, uma câmera externa AI a ser lançada pela IMOU, como exemplo. Os algoritmos de IA locais são equipados com chips de IA de alta potência para análise e operação de dados eficientes. As funções de IA recém-atualizadas podem reconhecer com precisão pedestres e veículos, e seguir constantemente os alvos de interesse, registrando a trajetória de seu movimento. Além disso, a área monitorada também pode ser zoneada de forma inteligente no aplicativo, facilitando a flexibilidade do monitoramento inteligente.

O KITTI vison benchmark é atualmente um dos maiores conjuntos de dados de avaliação da visão computacional. Ele foi fundado em conjunto pelo Karlsruhe Institute of Technology, na Alemanha, e pelo Toyota Research Institute, nos Estados Unidos. O KITTI é usado para avaliações de visão estéreo, fluxo óptico, fluxo de cena, odometria visual, detecção de objetos, rastreamento de alvos, detecção de estradas, semântica e segmentação de instâncias. Como fornecedora de soluções domésticas inteligentes de cenário completo, a IMOU trabalha no campo da IA há anos e continua fazendo avanços. Por um lado, nossa tecnologia de IA melhora constantemente os produtos domésticos em termos de inteligência e humanidade de alto nível. Pelo outro, estamos tentando mudar a situação onde os produtos domésticos ficam isolados uns dos outros. No futuro, cada vez mais produtos da IMOU serão conectados, facilitando um ecossistema abrangente de casa inteligente e criando uma vida mais fácil, inteligente e segura para cada usuário.

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FONTE IMOU

SOURCE IMOU

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