研究人员开发了新的摄像机模型来检测4K/8K视频中的物体

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Franz Franchetti和替代研究Vít Růžička最近建立了另一个模型,利用gpu在高目标4K和8K视频电影中实现快速和精确的目标检测。他们的“考虑管道策略”对每一幅图片或视频大纲进行双重评估,以严格而精炼的目标,限制了评估的总数量。通过深刻的学习计算,摄像机传达了伟大而精确的调查行为,包括检测,如线路穿越,中断,现场通道和出口。

智能的人/车检测亮点减少了由生物、相机抖动、落叶或其他非重要物体引起的错误警告,从根本上提高了警报的精度。

Růžička和他的同事Franz Franchetti提出的考虑管道将目标检测工作分为两个阶段。在这两个阶段,科学家们将第一张图片再细分,用一个标准框架覆盖它,然后连接模型YOLO v2以快速检测物体。

专家将他们的模型执行成代码,并在gpu上交叉传递其工作。他们可以保持很高的精度,同时在4K记录上实现正常的3到6帧每秒,在8K记录上实现2帧每秒。

不管这种新的目标检测技术取得了多么令人鼓舞的成果,使用习惯矩阵覆盖第一张图片可以解决各种问题。例如,它有时会导致不同的对象被从中间切开,这就需要对已识别的跳跃框进行后期处理。

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