多目標追蹤 – NVIDIA 技術博客
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Wed, 09 Apr 2025 05:56:41 +0000
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利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimize-processes-for-large-spaces-with-the-multi-camera-tracking-workflow/
Sun, 02 Jun 2024 08:25:30 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10235
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倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控，以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤，可讓您有效地監控和管理空間。 例如，零售商店可以使用多攝像頭跟蹤來了解客戶如何在通道中導航，并改善商店布局，以獲得更好的購物體驗。倉庫可以監控設備、材料和人員的移動，以提高安全性、提高交付速度并降低成本。機場可以跟蹤人員流動，以增強安全性和出行體驗。 然而，實施多攝像頭追蹤系統可能具有挑戰性。 首先，從不同的角度和視圖在多個攝像頭源中匹配受試者需要先進的算法和 AI 模型，準確訓練可能需要數月時間。特別是，真值訓練數據集很少，因為標記需要一個人或多達一個小組審查來自多個攝像頭的所有流，以實現一致的識別和跟蹤，從而延遲 AI 模型訓練。 其次，實時多攝像頭跟蹤需要構建用于實時數據流、多流融合、行為分析和異常檢測的專用模塊，
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在 NVIDIA DeepStream 中使用單視圖 3D 跟蹤緩解視覺感知障礙
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/mitigating-occlusions-in-visual-perception-using-single-view-3d-tracking-in-nvidia-deepstream/
Wed, 08 May 2024 06:16:05 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9846
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當涉及到智能視頻分析（IVA）應用程序（如交通監控、倉庫安全和零售購物者分析）的感知時，最大的挑戰之一是閉塞。例如，人們可能會移動到結構障礙物后面，零售購物者可能由于貨架單元而無法完全看到，汽車可能會隱藏在大型卡車后面。 本文將解釋如何利用 NVIDIA DeepStream SDK 解決現實生活中 IVA 部署中常見的視覺感知遮擋問題。 在我們的物理世界中，通過相機鏡頭觀察到的一些物體的運動可能看起來不穩定。這是由于相機對 3D 世界的 2D 表示。 水星和火星等行星的逆行就是一個例子，這讓古希臘天文學家感到困惑。他們無法解釋為什么行星有時會向后移動（圖 1）。 所感知到的明顯退行是由于恒星和行星在夜空中的軌跡造成的。這些是宇宙三維空間中軌道運動在夜空二維畫布上的投影。如果古代天文學家知道三維空間的運動模式，他們就可以預測這些行星在二維夜空中的出現。
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