项目概述:
该项目开发了一个先进的AI程序,能够在实时视频流中准确地识别和跟踪多个对象。此系统支持多种输入源,包括网络摄像机、IP摄像机和存储视频文件,适用于安全监控、交通管理和零售分析等多个领域。
技术细节:
对象检测:采用基于深度学习的算法(如YOLO、SSD)来识别视频中的对象。这些算法能够在复杂环境下准确地识别多种对象,如人、车辆和其他重要元素。
对象跟踪:实现了基于卡尔曼滤波和光流法的对象跟踪技术,能够在连续帧中跟踪对象的位置和运动。此技术特别适合于高速移动的对象和在拥挤场景中的跟踪。
数据处理:系统能够处理来自多个摄像头的输入,利用边缘计算优化数据流处理,从而减少延迟并提高系统的可扩展性。
用户界面:开发了一个直观的用户界面,允许用户实时查看视频流、标记关注的对象以及回看历史录像。
个人贡献:
负责设计并实现对象检测模块,通过调整网络结构和训练参数,使模型在标准数据集上的准确率提高了15%。
在多源数据同步处理上进行了优化,通过引入异步处理机制,显著提高了系统的处理速度和稳定性。
开发用户界面的前端部分,使非技术用户也能轻松操作系统,有效提升了用户体验。