【ProAV Lab】Breakthrough - Caméra de suivi automatique: détection des individus
By By Kieron Seth & Seaco Wei, Lumens
août 17, 2022 24969
▶ Introduction
Les caméras à suivi automatique suivent les présentateurs lorsqu’ils se déplacent dans une salle de classe, un studio ou une scène. Il n’est donc plus nécessaire de faire appel à un opérateur pendant l’enregistrement. La clé du suivi automatique est l’identification du sujet. La personne doit être clairement identifiée par rapport à n’importe quel contexte afin d’assurer un suivi sans faille. Les caméras de suivi Lumens sont équipées de la dernière technologie AI pour fonctionner rapidement, avec précision et fiabilité.
▶ Méthodes traditionnelles d’identification des personnes
Traditionnellement, les caméras de suivi ont utilisé des méthodes de traitement d’image de base pour faire correspondre les formes du cadre avec les contours typiques d’un visage humain et la couleur de la peau. En utilisant cette méthode, le taux de détection a généralement été d’environ 70%. Cependant, dans les situations difficiles, lorsque la caméra filme sous un angle ou lorsque l’arrière-plan n’est pas uniforme, les caméras peuvent souvent ne pas se verrouiller sur le présentateur ou perdre le suivi pendant le tournage.
Correction de la détection de modèle
▶ L’algorithme de détection AI nouvelle génération de Lumens
Lumens a adopté une nouvelle génération de technologie de détection intelligente AI et utilise une unité de traitement de réseau neuronal (NPU) et l’apprentissage automatique pour fournir une identification humaine exceptionnelle. Il a connu plus de six mois d’apprentissage profond et de réglage. La formation a impliqué l’analyse de millions de visages et de formes humaines dans une variété d’angles de prise de vue. Le résultat est une précision considérablement plus grande, en particulier avec des personnes d’âges et de couleurs de peau différents, et il a la capacité de prendre en compte n’importe quel angle de prise de vue et n’importe quel type d’arrière-plan.
Intelligence Artificielle Deep Learning
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