IMOU obtiene las mejores clasificaciones en las pruebas de detección de objetos 2D y seguimiento de múltiples objetos de KITTI

(Información transmitida por la empresa firmante)

— IMOU gana los primeros lugares en las evaluaciones KITTI de detección de objetos 2D (peatones) y seguimiento de objetos múltiples

HANGZHOU, China, 18 de enero de 2023 /PRNewswire/ — Como algoritmos básicos de IA, la detección y el seguimiento de objetos visuales se han utilizado ampliamente en escenarios de vigilancia en el hogar. Recientemente, IMOU, la marca china de hogares inteligentes, ocupó el primer lugar en las clasificaciones de KITTI de detección de objetos 2D de peatones y seguimiento de múltiples objetos de peatones y automóviles. Logra una precisión de seguimiento de orden alto del 57,15 % (HOTA) para el seguimiento de objetos múltiples de peatones, del 82,08 % (HOTA) para el seguimiento de objetos múltiples de automóviles y del 82,77 % (moderado) para la detección de objetos peatonales en 2D.

La detección y el seguimiento de objetos genéricos son tareas fundamentales y difíciles en la visión artificial. Para la detección de objetos 2D, IMOU ofrece un marco algorítmico basado en reparametrización estructural y fusión multimodal, lo que facilita un aumento significativo en el rendimiento al manipular oclusiones y objetos pequeños. Este marco se ha aplicado completamente a las cámaras inteligentes IMOU.

Para el seguimiento de múltiples objetos, IMOU optimiza la detección de objetos, la reidentificación, la correlación de objetos y otros módulos basados en el marco TBD para mejorar el rendimiento general. Específicamente, la capacidad de detección se mejora en base a la reparametrización estructural. Además, logramos un aumento significativo en el rendimiento de la distorsión y la oclusión al proporcionar una estrategia de actualización dinámica del modelo. Por otro lado, la red de gráficos se utiliza para modelar las secuencias de tiempo de seguimiento de objetivos para mejorar la fusión de múltiples características y mejorar la estabilidad del seguimiento de múltiples objetos. Usando el algoritmo de seguimiento de objetos propuesto, las cámaras IMOU pueden rastrear continuamente objetivos de interés y registrar la trayectoria del movimiento. Cuando se detecta un comportamiento anormal, nuestros usuarios reciben un mensaje de advertencia.

Tomemos el ejemplo de Cruiser 2, una cámara AI para exteriores que será lanzada por IMOU. Los algoritmos de IA locales están equipados con chips de IA de alta potencia para un análisis y una operación de datos eficientes. Las funciones de IA recientemente actualizadas pueden reconocer con precisión a peatones y vehículos, rastrear continuamente objetivos de interés y registrar la trayectoria de los movimientos. Además, el área monitoreada también se puede dividir en zonas de forma inteligente en la aplicación, lo que facilita la flexibilidad del monitoreo inteligente.

KITTI Vision Benchmark es actualmente uno de los conjuntos de datos de evaluación más grandes en visión artificial. Fue creado conjuntamente por el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (Alemania) y el Instituto de Investigación de Toyota (EE. UU.). 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 rutas y la segmentación semántica y de instancias. Como proveedor de soluciones para el hogar inteligente de escenario completo, IMOU ha estado trabajando en el campo de la IA durante años y continúa logrando avances. Por un lado, nuestra tecnología de IA mejora constantemente los productos nacionales en términos de inteligencia y humanidad de alto nivel. Por otro lado, intentamos cambiar la situación en la que los productos para el hogar estaban aislados unos de otros. En el futuro, se conectarán más y más productos IMOU, lo que facilitará un ecosistema de hogar inteligente completo y creará una vida más fácil, inteligente y segura para cada usuario.

Foto –