HANGZHOU, China, 18 de enero de 2023 /PRNewswire/ — Como algoritmos centrales en inteligencia artificial, la detección y el seguimiento de objetos visuales se han utilizado ampliamente en situaciones de monitoreo del hogar. Recientemente, IMOU, una marca de hogar inteligente de China, obtiene los primeros lugares en la detección de objetos 2D de peatones de KITTI, seguimiento de múltiples objetos de evaluaciones peatonales y automotrices. Puntua 57,15 % de precisión de seguimiento de alto orden (HOTA) para el seguimiento de múltiples objetos peatonales, 82,08 % (HOTA) para el seguimiento de múltiples objetos automotrices y 82,77 % (moderado) para la detección de objetos 2D peatonales.

Multi -object tracking list of Pedestrain

 

Multi-object tracking list of Car

 

2D object detection list of Pedestrian

La detección y el seguimiento genéricos de objetos son tareas fundamentales y desafiantes en la visión artificial. Para la detección de objetos 2D, IMOU propone un marco de algoritmo sobre la reparametrización estructural y la fusión multimodo, lo que facilita una ganancia significativa en el rendimiento al lidiar con la oclusión y los objetos pequeños. Este marco se ha aplicado completamente a las cámaras inteligentes de 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. Concretamente, la capacidad de detección ha mejorado en cuanto a la reparametrización estructural. Además, logramos una ganancia significativa en el rendimiento al manejar la distorsión y la oclusión al proponer una estrategia de actualización dinámica de plantillas. Además, la red gráfica se utiliza para modelar las secuencias de tiempo del objetivo de seguimiento para fortalecer la fusión de múltiples funciones 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 cálido.

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

Actualmente, el KITTI vison benchmark es uno de los conjuntos de datos de evaluación más grandes de visión computadora. Fue fundada conjuntamente por el Karlsruhe Institute of Technology en Alemania y el Toyota Research Institute en los Estados Unidos. KITTI se utiliza para evaluaciones de vison estéreo, flujo óptico, flujo de escena, odometría visual, detección de objetos, seguimiento de objetivos, detección de carreteras, segmentación semántica e de instancias. Como proveedor de soluciones para hogares inteligentes en escenarios completos, IMOU ha estado trabajando en el campo de la IA durante años y sigue logrando avances revolucionarios. Por un lado, nuestra tecnología de IA mejora constantemente los productos domésticos en términos de inteligencia de alto nivel y humanidad. Por otro lado, estamos tratando de cambiar la situación de que los productos domésticos estaban aislados unos de otros. En el futuro, cada vez más productos de IMOU estarán conectados, lo que facilitará un ecosistema integral para los hogares inteligentes y creará una vida más fácil, inteligente y segura para cada usuario.

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FUENTE IMOU