HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تجميع مكثف لمنع التداخل في تتبع الأشخاص عبر كاميرات متعددة غير متزامنة

Takayoshi Yamashita Masazumi Amakata Junichiro Fujii Junichi Okubo Ryuto Yoshida

الملخص

تُعدّ تتبع الأشخاص عبر كاميرات متعددة مشكلة معقدة تتطلب دمجًا لعدة مهام في مجال الرؤية الحاسوبية، مثل كشف الكائنات، وتتبع الكائنات المتعددة، وتحديد الهوية الشخصية (Person Re-identification). تقدّم هذه الدراسة طريقة لتحديد الأشخاص عبر كاميرات متعددة تتكوّن من أربع عمليات رئيسية: (1) تتبع الأشخاص في كاميرا واحدة باستخدام تجميع مُقلّل من التداخل (overlap suppression clustering)، (2) استخراج الصور الممثلة باستخدام تقدير الوضعية (pose estimation) لغرض إعادة التعرف، (3) إعادة التعرف باستخدام التجميع الهرمي مع الربط المتوسط (average linkage)، و(4) تخصيص المسارات ذات التعرف المنخفض (low-identifiability tracklets). وقد حقّق فريقنا RIIPS أعلى درجة في دقة التتبع من الرتبة العليا (HOTA) تبلغ 71.9446% في مسابقة AI City Challenge 2024، المسار 1.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp