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視覺目標(biāo)檢測(cè)跟蹤作為人工能領(lǐng)域重要算，在家庭監(jiān)控景中有著廣泛應(yīng)用。近日，內(nèi)智能家居品 IMOU 樂橙在全球權(quán)威覺算法 KITTI 評(píng)測(cè)中以多目標(biāo)行人跟 57.15% HOTA、多目標(biāo)車輛跟蹤 82.08% HOTA 以及 2D 目標(biāo)行人檢測(cè) 82.77% Moderate 的優(yōu)異成績(jī)，獲行人多目標(biāo)跟、車輛多目標(biāo)蹤和行人多目檢測(cè)三項(xiàng)評(píng)測(cè)一。行人多目跟蹤榜單車輛目標(biāo)跟蹤榜單人多目標(biāo)檢測(cè)單目標(biāo)檢測(cè)和蹤算法是計(jì)算視覺領(lǐng)域的研熱點(diǎn)。對(duì)于行多目標(biāo)檢測(cè)任，樂橙基于結(jié)重參數(shù)化和多態(tài)融合技術(shù)優(yōu)算法框架，大提升目標(biāo)被遮、小目標(biāo)等場(chǎng)下的檢測(cè)性能有效解決了智攝像機(jī)在使用程中的人形被擋、小目標(biāo)檢率低等痛點(diǎn)問。樂橙已將該技術(shù)全面應(yīng)用智能攝像機(jī)品中。對(duì)于行人車輛多目標(biāo)跟任務(wù)，樂橙基 TBD 框架，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)重識(shí)別、目標(biāo)聯(lián)等模塊進(jìn)行化提升整體性?；诮Y(jié)構(gòu)重數(shù)化，提升檢器能力；使用模板比對(duì)外觀征，提高應(yīng)對(duì)變、遮擋問題能力，并使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)時(shí)建模，加強(qiáng)多征融合，提升目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)性。借助于目跟蹤算法，樂攝像機(jī)能夠?qū)?興趣目標(biāo)進(jìn)行續(xù)的跟隨、記運(yùn)動(dòng)軌跡，當(dāng)測(cè)到異常行為實(shí)時(shí)進(jìn)行信息送。以樂橙全推出的 AI 智能室外攝像 TS6 為例，本地 AI 算法搭配高算 AI 芯片，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)分析和運(yùn)算。新升級(jí)的 AI 功能，能夠精準(zhǔn)識(shí)別行人和輛并持續(xù)對(duì)目進(jìn)行跟蹤記錄此外，還可以過 App 對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行能劃區(qū)，讓看安全靈活無死。KITTI 數(shù)據(jù)集由德國(guó)爾斯魯厄理工院和豐田美國(guó)術(shù)研究院聯(lián)合辦，是目前國(guó)上最大的計(jì)算視覺算法評(píng)測(cè)據(jù)集之一。數(shù)集用于評(píng)測(cè)立匹配 (stereo)、光流 (flow)、場(chǎng)景流 (sceneflow)、視覺里程計(jì) (visual odometry)、物體檢測(cè) (object detection) 和跟蹤 (tracking)、道路分割 (road)、語義分割 (semantics) 等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的能。近年來，橙不斷打磨自技術(shù)，努力提研發(fā)能力，實(shí)軟件技術(shù)與硬實(shí)力的雙重結(jié)。未來，樂橙繼續(xù)深耕積累品的智能化優(yōu)，持續(xù)不斷地化功能的適配，努力為更多戶帶來智能便的家居體驗(yàn)，智能生活帶到球各地?