乐橙获 KITTI 数据集排行榜行人多目标检测等三项评测第一
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-06
视觉目标检测与跟踪作为人工智能领域重要算法,在家庭监控场景中有着广泛的应用。近日,国内智能家居品牌 IMOU 乐橙在全球权威视觉算法 KITTI 评测中以多目标行人跟踪 57.15% HOTA、多目标车辆跟踪 82.08% HOTA 以及 2D 目标行人检测 82.77% Moderate 的优异成绩,获得行人多目标跟踪、车辆多目标跟踪和行人多目标检测三项评测第一。
行人多目标跟踪榜单
车辆多目标跟踪榜单
行人多目标检测榜单
目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域的研究热点。对于行人多目标检测任务,乐橙基于结构重参数化和多模态融合技术优化算法框架,大幅提升目标被遮挡、小目标等场景下的检测性能,有效解决了智能摄像机在使用过程中的人形被遮挡、小目标检测率低等痛点问题。乐橙已将该项技术全面应用在智能摄像机品类中。
对于行人、车辆多目标跟踪任务,乐橙基于 TBD 框架,对目标检测、重识别、目标关联等模块进行优化提升整体性能。基于结构重参数化,提升检测器能力;使用多模板比对外观特征,提高应对形变、遮挡问题的能力,并使用图网络对目标时序建模,加强多特征融合,提升多目标跟踪的稳定性。借助于目标跟踪算法,乐橙摄像机能够对感兴趣目标进行持续的跟随、记录运动轨迹,当检测到异常行为时实时进行信息推送。
以乐橙全新推出的 AI 智能室外摄像机 TS6 为例,本地 AI 算法搭配高算力 AI 芯片,实现高效的数据分析和运算。全新升级的 AI 功能,能够精准识别行人和车辆并持续对目标进行跟踪记录。此外,还可以通过 App 对监控区域进行智能划区,让看护安全灵活无死角。
KITTI 数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的计算机视觉算法评测数据集之一。数据集用于评测立体匹配 (stereo)、光流 (flow)、场景流 (sceneflow)、视觉里程计 (visual odometry)、物体检测 (object detection) 和跟踪 (tracking)、道路分割 (road)、语义分割 (semantics) 等计算机视觉技术的性能。
近年来,乐橙不断打磨自身技术,努力提升研发能力,实现软件技术与硬件实力的双重结合。未来,乐橙将继续深耕积累产品的智能化优势,持续不断地优化功能的适配性,努力为更多用户带来智能便利的家居体验,将智能生活带到全球各地。
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