UOB, KITTI Object Tracking araç takip listesinde birinciliği kazandı
MOT17 çok hedefli yaya takibinin en iyi sonucunu kazandıktan sonra Dahua, kısa süre önce KITTI araç takip yarışmasının küresel sıralamasını% 90.77 oranında dikkate değer bir MOTA sonucu ile yeniledi ve diğer birinci sınıf AI şirketlerini, en iyi akademik araştırma kurumlarını ve ICCV'yi geride bıraktı. , ECCV, CVPR ile ilgili makaleler, Dahua Co., Ltd.'nin çoklu hedef izleme alanında daha rekabetçi olduğunu gösteriyor.
(Http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_tracking.ph)
KITTI hakkında:
KITTI veri seti, Almanya'daki Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü ve Toyota Amerikan Teknoloji Enstitüsü tarafından ortaklaşa kurulmuştur ve şu anda dünyadaki en büyük bilgisayarla görme algoritması değerlendirme veri setlerinden biridir. Veri kümesi, stereo eşleştirme (stereo), optik akış (akış), sahne akışı (sahne akışı), görsel odometri (görsel odometri), nesne algılama (nesne algılama) ve izleme (izleme), yol bölümleme (yol), anlambilim değerlendirmek için kullanılır. Segmentasyon (anlambilim) gibi bilgisayarla görme teknolojilerinin performansı. KITTI, kentsel, kırsal ve otoyol sahnelerinde toplanan gerçek görüntü verilerini içerir.Her bir görüntü 15'e kadar araba ve 30'a kadar yaya içerir ve çeşitli derecelerde kapanma ve kesme vardır.
Çok hedefli izleme:
Hedef izleme teknolojisi, tıkanma, deformasyon, ışık değişiklikleri, rastgele hareket ve aşırı hareket gibi sorunları çözmeye odaklanan video yapı analizinin temel teknolojilerinden biridir. Aynı zamanda, analiz sürecinde, zaman alıcıyı azaltmak, doğruluğu artırmak ve tekrarlanan analizi azaltmak için hedef izleme teknolojisi kullanılır. İlke, zaman dizisindeki aynı hedefin ilişkisini tamamlamak için ilk hedef konumlandırma bilgisini kullanmak ve ilişkili bilgilere dayalı olarak davranış ayrımcılığını ve analizi tamamlamaktır. Tek hedefli izleme teknolojisi, video dizisindeki tek bir hedef nesnenin yörünge ilişkilendirmesiyle ilgilenir ve çok hedefli izleme teknolojisi, video dizisindeki tüm hedef nesnelerin yörünge ilişkilendirmesiyle ilgilenir.
Bu yarışma, Dahua tarafından bağımsız olarak geliştirilen, hedef algılama, yüz tanıma, yaya yeniden tanıma ve diğer algoritmaların avantajlarını emen, derin öğrenme çoklu hedef izleme algoritması çerçevesini iyileştiren ve orijinal çok seviyeli çift döngü özelliklerini benimseyen derin öğrenme platformuna dayanmaktadır. İlişkili sinir ağı ve çok modelli özellik füzyon teknolojisinin kullanılması, izleme performansını büyük ölçüde geliştirir.
Değerlendirmede kullanılan çoklu hedef izleme algoritmasının etkisi aşağıdaki gibidir:
Dahua'nın gerçek ürünlerinde uygulama:
Bu yarışmada kullanılan teknoloji, Dahua'nın tüm akıllı ulaşım kameraları, tam yapılandırılmış HD kameraları, depolama NVR'leri, sunucuları ve diğer ürünlerine tamamen uygulandı ve çeşitli akıllı ürünlerin yakalama performansını etkili bir şekilde iyileştirdi. Aynı zamanda bu teknoloji, yüz, insan vücudu ve araç plakası gövdesinin füzyon takibinin uygulanmasında da başarıyla uygulanmış, yüz, insan vücudu, plaka gövdesi gibi hedef kompozit bilgilerin ilişkilendirilmesiyle sektörün akıllı çözümlerini büyük ölçüde zenginleştirmiştir.
Bu araç takip teknolojisi aynı zamanda araç otomatik sürüş senaryosundaki yapay zekanın temel teknolojilerinden biridir ve bu, destekli sürüş ve otomatik sürüş uygulamalarında araç hedef konumlandırma ve izleme yeteneğini büyük ölçüde geliştirebilir.
Akıllı trafik izleme uygulama senaryoları:
Yüz ve vücut füzyonunun uygulama senaryoları:
