【ProAV Lab】Breakthrough - Automatische Tracking-Kamera: Erkennung von Personen

By By Kieron Seth & Seaco Wei, Lumens

August 17, 2022 17347

 
 

▶ Einleitung

 

Auto-Tracking-Kameras folgen den Moderatoren, während sie sich durch ein Klassenzimmer, ein Studio oder eine Bühne bewegen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines Bedieners während der Aufzeichnung. Der Schlüssel zur automatischen Nachverfolgung ist die Identifizierung von Probanden. Die Person muss vor jedem Hintergrund eindeutig identifiziert werden, um eine einwandfreie Nachverfolgung zu ermöglichen. Lumens Tracking-Kameras sind mit der neuesten AI-Technologie ausgestattet, um schnell, genau und zuverlässig zu arbeiten.

 
 
 
 

▶ Traditionelle Methoden zur Identifizierung von Personen

Traditionell haben Tracking-Kameras grundlegende Bildverarbeitungsmethoden verwendet, um Formen im Bild mit den typischen Konturen eines menschlichen Gesichts und einer Hautfarbe abzugleichen. Mit dieser Methode lag die Erkennungsrate in der Regel bei etwa 70 %. In schwierigen Situationen, in denen die Kamera in einem Winkel aufnimmt oder der Hintergrund nicht gleichmäßig ist, kann es jedoch vorkommen, dass die Kameras den Moderator nicht erfassen oder die Verfolgung während des Filmens verlieren.

 

Behoben Mustererkennung

 

▶ Lumens' AI Erkennungsalgorithmus der neuen Generation

Lumens hat eine neue Generation intelligenter AI-Erkennungstechnologie eingeführt und verwendet eine NPU (Neural-network Processing Unit) und maschinelles Lernen, um eine außergewöhnliche menschliche Identifizierung zu ermöglichen. Es hat mehr als sechs Monate Deep-Learning und Tuning erlebt. Das Training umfasste die Analyse von Millionen von Gesichtern und menschlichen Formen in einer Vielzahl von Aufnahmewinkeln. Das Ergebnis ist eine deutlich höhere Genauigkeit, insbesondere bei Menschen unterschiedlichen Alters und unterschiedlicher Hautfarbe, und es ist in der Lage, jeden Aufnahmewinkel und jede Art von Hintergrund zu berücksichtigen.

Künstliche Intelligenz Deep Learning

 
 



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