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IA de Dahua Technology ocupa el puesto nº 1 en el punto de referencia de Seguimiento de Objetos Genéricos (GOT-10k)

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  • Recientemente, El Seguimiento Visual basado en IA de Dahua Technology, ha obtenido la primera posición en el ranking de precisión comprensiva en la referencia de Seguimiento de Objetos Genéricos (GOT-10k), superando a otras compañías de inteligencia artificial de primer nivel y a las principales instituciones de investigación académica. Al mismo tiempo, este logro rompió el algoritmo de seguimiento actual SOTA (estado del arte) estándar en el conjunto de datos OTB2015 / VOT2018 / VOT2019, que indica la posición de liderazgo de Dahua Technology en el campo del seguimiento de objetos visuales.

Recientemente, El Seguimiento Visual basado en IA de Dahua Technology, ha obtenido la primera posición en el ranking de precisión comprensiva en la referencia de Seguimiento de Objetos Genéricos (GOT-10k), superando a otras compañías de inteligencia artificial de primer nivel y a las principales instituciones de investigación académica. Al mismo tiempo, este logro rompió el algoritmo de seguimiento actual SOTA (estado del arte) estándar en el conjunto de datos OTB2015 / VOT2018 / VOT2019, que indica la posición de liderazgo de Dahua Technology en el campo del seguimiento de objetos visuales.

seguimiento

El conjunto de datos GOT-10k es un conjunto general de datos de evaluación de algoritmos de seguimiento de objetos con autoridad internacional. Es publicado y mantenido por el Sistema de Inteligencia y el Centro de Investigación de Ingeniería del Instituto de Automatización, Academia China de Ciencias (CASIA). Entre el conjunto de datos, el conjunto de entrenamiento se compone de 10,000 secuencias de video, que incluyen 563 categorías objetivo y 87 patrones de movimiento.

El conjunto de prueba se compone de 180 secuencias de video, que incluyen 84 categorías de objetivos y 32 modos de movimiento. Las categorías de objetivo del conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba no se superponen, y se requieren datos de entrenamiento unificados para la evaluación de algoritmos, lo cual es extremadamente desafiante y atrae la participación de académicos e instituciones académicas conocidas tanto locales como en el extranjero.

Acerca del algoritmo de seguimiento de objetos

Este algoritmo simula la capacidad del ojo humano en la estimación y el seguimiento del movimiento del objeto. Es responsable de generar la posición y distribución de un objeto en cuadros posteriores de acuerdo con su posición inicial, mientras se adapta a los cambios en el ángulo de la cámara, el entorno, la influencia de las obstrucciones, las perturbaciones circundantes y otros factores. Puede ser ampliamente utilizado en análisis de monitoreo de video, interacción hombre-máquina, manejo inteligente, robótica y otros campos.

Con el fin de lograr un seguimiento preciso de los objetos en movimiento en un entorno complejo, el equipo de RSIA de Dahua Technology utilizó de manera innovadora un conjunto de puntos representativos en lugar de un cuadro delimitador para la estimación del estado del objeto, logrando así una localización más fina y un modelado de la apariencia del objeto.

En cuanto al marco, se utilizaron dos ramas paralelas. Combinado con la estrategia de agregación multicapa, consiguiendo de manera efectiva información estructural detallada del objetivo y un alto poder de discriminación al manejar distractores.

 

 

 

 

 

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