IMOU gana los primeros puestos en las evaluaciones KITTI de detección de objetos 2D y seguimiento multiobjeto

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– IMOU gana los primeros puestos en las evaluaciones KITTI de detección de objetos 2D (peatones) y seguimiento multiobjeto

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HANGZHOU, China, 18 de enero de 2023 /PRNewswire/ — Como algoritmos centrales de la inteligencia artificial, la detección y el seguimiento visual de objetos se han utilizado ampliamente en escenarios de monitorización doméstica. Recientemente, IMOU, la marca de hogares inteligentes de China, ha obtenido los primeros puestos en las evaluaciones KITTI de detección de objetos 2D de peatones y de seguimiento multiobjeto de peatones y coches. Obtiene un 57,15% de precisión de seguimiento de alto orden (HOTA) para el seguimiento multiobjeto de peatones, un 82,08% (HOTA) para el seguimiento multiobjeto de coches y un 82,77% (Moderado) para la detección de objetos 2D de peatones.

Multi -object tracking list of Pedestrain

 

Multi-object tracking list of Car

 

2D object detection list of Pedestrian

La detección y el seguimiento de objetos genéricos son tareas fundamentales y desafiantes en visión por ordenador. Para la detección de objetos 2D, IMOU propone un marco algorítmico basado en la re-parametrización estructural y la fusión multimodal, facilitando así un aumento significativo del rendimiento cuando se manejan oclusiones y objetos pequeños. Este marco se ha aplicado plenamente a las cámaras inteligentes de IMOU.

Para el seguimiento multiobjeto, IMOU optimiza la detección de objetos, la reidentificación, la correlación de objetos y otros módulos basándose en el marco TBD para mejorar el rendimiento general. En concreto, se mejora la capacidad de detección basándose en la re-parametrización estructural. Además, logramos un aumento significativo del rendimiento al tratar la distorsión y la oclusión proponiendo una estrategia de actualización dinámica de plantillas. Por otra parte, la red gráfica se utiliza para modelar las secuencias temporales de seguimiento del objetivo con el fin de reforzar la fusión de múltiples características y mejorar la estabilidad del seguimiento de múltiples objetos. Con la ayuda del algoritmo de seguimiento de objetos propuesto, las cámaras IMOU pueden seguir constantemente los objetivos de interés y registrar la trayectoria de movimiento. Cuando se detecta un comportamiento anormal, nuestros usuarios recibirán un mensaje de adventencia.

Taking Cruiser 2, una cámara de IA para exteriores que lanzará IMOU, a modo de ejemplo. Los algoritmos de IA locales están equipados con chips de IA de alta potencia para lograr un análisis de datos y un funcionamiento eficientes. Las funciones de IA recientemente actualizadas pueden reconocer con precisión peatones y vehículos, y seguir constantemente los objetivos de interés y registrar la trayectoria de movimiento . Además, el área vigilada también se puede zonificar de forma inteligente en la aplicación, lo que facilita la flexibilidad de la vigilancia inteligente.

La referencia de visión KITTI es actualmente uno de los mayores conjuntos de datos de evaluación en visión por ordenador. Fue creado conjuntamente por el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (Alemania) y el Instituto de Investigación Toyota (Estados Unidos). KITTI se utiliza para evaluar la visión estereoscópica, el flujo óptico, el flujo de escenas, la odometría visual, la detección de objetos, el seguimiento de objetivos, la detección de carreteras y la segmentación semántica y de instancias. Como proveedor de soluciones para hogares inteligentes con escenarios completos, IMOU lleva años trabajando en el campo de la IA y no deja de hacer avances. Por un lado, nuestra tecnología de IA mejora constantemente los productos para el hogar en términos de inteligencia de alto nivel y humanidad. Por otro, intentamos cambiar la situación en la que los productos domésticos estaban aislados unos de otros. En el futuro, cada vez más productos de IMOU estarán conectados, facilitando un ecosistema doméstico inteligente integral y creando una vida más fácil, inteligente y segura para cada usuario.

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