视觉目标检测与跟踪作为人工智能领域重要算法，在家庭监控场景中有着广泛的应用。近日，国内智能家居品牌IMOU乐橙在全球权威视觉算法KITTI评测中以多目标行人跟踪57.15% HOTA、多目标车辆跟踪82.08% HOTA以及2D目标行人检测82.77%Moderate的优异成绩，获得行人多目标跟踪、车辆多目标跟踪和行人多目标检测三项评测第一。

行人多目标跟踪榜单

车辆多目标跟踪榜单

行人多目标检测榜单

目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域的研究热点。对于行人多目标检测任务，乐橙基于结构重参数化和多模态融合技术优化算法框架，大幅提升目标被遮挡、小目标等场景下的检测性能，有效解决了智能摄像机在使用过程中的人形被遮挡、小目标检测率低等痛点问题。乐橙已将该项技术全面应用在智能摄像机品类中。

对于行人、车辆多目标跟踪任务，乐橙基于TBD框架，对目标检测、重识别、目标关联等模块进行优化提升整体性能。基于结构重参数化，提升检测器能力；使用多模板比对外观特征，提高应对形变、遮挡问题的能力，并使用图网络对目标时序建模，加强多特征融合，提升多目标跟踪的稳定性。借助于目标跟踪算法，乐橙摄像机能够对感兴趣目标进行持续的跟随、记录运动轨迹，当检测到异常行为时实时进行信息推送。

以乐橙全新推出的AI智能室外摄像机TS6为例，本地AI算法搭配高算力AI芯片，实现高效的数据分析和运算。全新升级的AI功能，能够精准识别行人和车辆并持续对目标进行跟踪记录。此外，还可以通过APP对监控区域进行智能划区，让看护安全灵活无死角。

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的计算机视觉算法评测数据集之一。数据集用于评测立体匹配(stereo)、光流(flow)、场景流(sceneflow)、视觉里程计(visual odometry)、物体检测(object detection)和跟踪(tracking)、道路分割(road)、语义分割(semantics)等计算机视觉技术的性能。

近年来，乐橙不断打磨自身技术，努力提升研发能力，实现软件技术与硬件实力的双重结合。未来，乐橙将继续深耕积累产品的智能化优势，持续不断地优化功能的适配性，努力为更多用户带来智能便利的家居体验，将智能生活带到全球各地。