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IMOU gewinnt vordere Plätze in den KITTI-Evaluierungen für 2D-Objekterkennung (Fußgänger) und Multi-Objektverfolgung (Fußgänger und Auto)

HANGZHOU, China, 16. Januar 2023 /PRNewswire/ -- Die visuelle Objekterkennung und -verfolgung sind die wichtigsten Algorithmen der künstlichen Intelligenz und werden in der Hausüberwachung häufig eingesetzt. Kürzlich hat IMOU, die chinesische Smart-Home-Marke, den ersten Platz bei der KITTI-Bewertung für 2D-Objekterkennung von Fußgängern und Multi-Objektverfolgung von Fußgängern und Autos belegt. Sie erreicht 57,15 % HOTA (High Order Tracking Accuracy) für die Erfassung mehrerer Fußgänger, 82,08 % (HOTA) für die Erfassung mehrerer Autos und 82,77 % (Moderate) für die 2D-Erkennung von Fußgängern.

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

Die allgemeine Objekterkennung und -verfolgung sind grundlegende und anspruchsvolle Aufgaben im Bereich des Computersehens. Für die 2D-Objekterkennung hat IMOU einen Algorithmus entwickelt, der auf einer strukturellen Neuparametrisierung und einer multimodalen Fusion basiert und so einen erheblichen Leistungsgewinn bei der Handhabung von Verdeckungen und kleinen Objekten ermöglicht. Dieses System wurde vollständig auf die intelligenten Kameras von IMOU angewandt.

Für die Verfolgung mehrerer Objekte optimiert IMOU die Objekterkennung, die Wiedererkennung, die Objektkorrelation und andere Module auf der Grundlage des TBD-Rahmens, um die Gesamtleistung zu verbessern. Insbesondere wird die Erkennungsfähigkeit durch eine strukturelle Neuparametrisierung verbessert. Außerdem erreichen wir einen erheblichen Leistungsgewinn bei der Behandlung von Verzerrungen und Verdeckungen, indem wir eine Strategie zur dynamischen Aktualisierung von Vorlagen anbieten. Darüber hinaus wird das Graphennetzwerk verwendet, um die zeitlichen Abläufe der Zielverfolgung zu modellieren, die Multi-Feature-Fusion zu stärken und die Stabilität der Multi-Objektverfolgung zu verbessern. Mit Hilfe des ausgearbeiteten Objektverfolgungsalgorithmus können die Kameras von IMOU die Ziele von Interesse ständig verfolgen und die Bewegungsabläufe aufzeichnen. Wenn ungewöhnliches Verhalten festgestellt wird, erhalten unsere Nutzer eine Warnmeldung.

Ein Beispiel dafür ist die Cruiser 2, eine KI-Außenkamera, die von IMOU auf den Markt gebracht wird. Lokale KI-Algorithmen sind mit leistungsstarken KI-Chips ausgestattet, die eine effiziente Datenanalyse und -verarbeitung ermöglichen. Die neuen, verbesserten KI-Funktionen können Fußgänger und Fahrzeuge genau erkennen, die relevanten Objekte kontinuierlich verfolgen und die Bewegungsabläufe aufzeichnen. Darüber hinaus kann der überwachte Bereich in der App auch intelligent in Zonen eingeteilt werden, was die Flexibilität der intelligenten Überwachung erleichtert.

Die KITTI-Vision-Benchmark ist derzeit einer der größten Auswertungsdatensätze im Bereich des Computersehens. Sie wurde gemeinsam vom Karlsruher Institut für Technologie in Deutschland und dem Toyota Research Institute in den Vereinigten Staaten geschaffen. KITTI wird für die Auswertung von Stereosehen, optischem Fluss, Szenenablauf, visueller Odometrie, Objekterkennung, Zielverfolgung, Straßenerkennung sowie semantischer und Instanzsegmentierung verwendet. Als Anbieter von Smart-Home-Komplettlösungen arbeitet IMOU seit Jahren auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und erzielt immer wieder Durchbrüche. Einerseits verbessert unsere KI-Technologie ständig Haushaltsprodukte in Bezug auf hohe Intelligenz und Menschenähnlichkeit. Andererseits versuchen wir, die Tatsache zu ändern, dass Haushaltsprodukte voneinander isoliert sind. In Zukunft werden immer mehr Produkte von IMOU miteinander verbunden sein, um ein umfassendes Smart-Home-Ökosystem zu schaffen, das jedem Nutzer ein einfacheres, intelligenteres und sichereres Leben ermöglicht.

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Cision
Cision

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