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IMOU remporte les premières places dans les évaluations KITTI pour la détection d'objet en 2D (piéton) et le suivi multiobjet (piéton et voiture)

HANGZHOU, Chine, 18 janvier 2023 /PRNewswire/ -- En tant qu'algorithmes de base de l'intelligence artificielle, la détection et le suivi visuels d'objets ont été largement utilisés dans des scénarios de surveillance à domicile. Récemment, IMOU, la marque de domotique chinoise, a remporté les premières places dans les évaluations KITTI pour la détection d'objet en 2D (piéton) et le suivi multiobjet (piéton et voiture). Elle obtient un score de 57,15 % de précision de suivi d'ordre élevé (HOTA) pour le suivi multiobjets de piéton, 82,08 % (HOTA) pour le suivi multiobjets de voiture et 82,77 % (modéré) pour la détection d'objet en 2D de piéton.

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

 

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

 

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

La détection et le suivi d'objets génériques sont des tâches fondamentales et difficiles à accomplir en vision par ordinateur. Pour la détection d'objets en 2D, IMOU propose un cadre d'algorithme sur la reparamétrisation structurelle et la fusion multimodale, permettant ainsi un gain de performance significatif en cas d'occlusion et de petits objets. Ce cadre a été entièrement appliqué aux caméras intelligentes d'IMOU.

Pour le suivi multiobjets, IMOU optimise la détection d'objets, la réidentification, la corrélation d'objets et d'autres modules basés sur le cadre de suivi par détection pour améliorer la performance globale. Plus précisément, la capacité de détection est améliorée sur la base de la reconfiguration structurelle. En outre, nous atteignons un gain de performance important dans les cas de distorsion et d'occlusion en proposant une stratégie de mise à jour du modèle dynamique. De plus, le réseau graphique est utilisé pour modéliser les séquences de synchronisation de suivi de la cible afin de renforcer la fusion multifonction et d'améliorer la stabilité du suivi multiobjet. Avec l'aide de l'algorithme de suivi d'objet proposé, les caméras IMOU peuvent suivre en permanence les cibles d'intérêt et enregistrer la trajectoire du mouvement. Lorsqu'un comportement anormal est détecté, nos utilisateurs recevront un message d'alerte.

Prenons l'exemple de Cruiser 2, une caméra IA d'extérieur d'IMOU. Les algorithmes d'IA locaux sont équipés de puces d'IA à haute puissance permettant une analyse de données et un fonctionnement efficaces. Les fonctions d'IA récemment mises à jour peuvent reconnaître avec précision les piétons et les véhicules, et suivre constamment les cibles d'intérêt et enregistrer la trajectoire du mouvement. De plus, la zone surveillée peut également être intelligemment divisée sur l'application, améliorant la flexibilité de la surveillance intelligente.

Le benchmark KITTI consacré à la reconnaissance d'objets est actuellement l'un des plus grands ensembles de données d'évaluation en vision par ordinateur. Il a été fondé conjointement par l'Institut de technologie de Karlsruhe en Allemagne et le Toyota Research Institute aux États-Unis. KITTI est utilisé pour évaluer la stéréovision, le flux optique, le flot de scène, l'odométrie visuelle, la détection d'objets, le suivi de cible, la détection de route, et la segmentation sémantique et d'instance. En tant que fournisseur de solutions de domotiques complètes, IMOU travaille dans le domaine de l'IA depuis des années et continue à faire des découvertes capitales. D'une part, notre technologie d'IA améliore constamment les produits ménagers en termes d'intelligence de haut niveau et d'humanité. D'autre part, nous essayons de changer la situation qui fait que les produits ménagers sont isolés les uns des autres. À l'avenir, de plus en plus de produits IMOU seront connectés, ce qui facilitera la mise en place d'un écosystème de domotique complet et créera une vie plus facile, plus intelligente et plus sûre pour chaque utilisateur.

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Cision
Cision

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