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物体|印度研究员研发跨镜头追踪算法，可在有限计算资源下追踪人物

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我们的城市上空 ， 已经布置了许多监控摄像头 ， 但想要跨区域、跨摄像头跟踪人或物体仍不容易 。
为了解决这个问题 ， 来自印度科技学院（Indian Institute of Science）的研究人员公布了一套算法 ， 名为“Anveshak”（印地语中意为“调查者”） 。 这个算法平台可以在有限计算资源范围内同时跟踪人和物的细节 。
这篇名为“跨多摄像机对象跟踪的网络分布式可扩展平台”研究论文目前可以在1月IEEE并行和分布式系统期刊上查看 ， 但相关的研究最早开始于2019年 。
据团队介绍 ， “Anveshak” 可以同时管理1000个相机的位置和重叠区域 ， 具备了解全局的能力 ， 以及物体和人通过这些摄像头后的可能路径 ， 这对于如何限制出行以及采取什么样的城市管理措施至关重要 。
系统会在被跟踪的对象上创建一个“聚光灯” ， 并根据摄像头覆盖范围、差距来调整“聚光灯”的大小 。 举个例子：在无法确认物体或者说模棱两可的情况下 ， 系统会调用4个摄像头来追踪物体出现的情况 ， 但如果已经可以确定物体的行动 ， 系统就会减少到只需要两台摄像机来跟踪 。 在计算能力有限的情况下 ， “Anveshak”可以自动降低视频质量以减少带宽 ， 而不会停止跟踪物体 。
跨镜头追踪技术对于城市决策者具有重要意义 ， 原因有两个：“Anveshak”可以广泛地应用到公共安全领域 ， 从打击犯罪到救护车线路的自动优化都是其发挥作用的地方 。 同时 ， 在工厂、大规模零售以及其他需要大规模计算机视觉系统做优化的地方 ， 这套系统也能发挥作用 。
除了“聚光灯”外 ， 该算法另外的优点是将计算资源集中在处理相关数据上 ， 同时“Anveshak”还支持城市管理者和企业连接多个广域网 。 与现有的仅针对特定硬件和软件构建多摄像机分析平台不同 ， “Anveshak”允许用户使用自定义跟踪策略 ， 计算机视觉工具 ， 以及可重复使用算法 。
不过 ， “Anveshak”算法带来的隐私监控问题 ， 也被广泛关注 。 开发人员已经采取了类似阻止系统跟踪人 ， 或者允许其跟踪成人但不跟踪儿童的做法 。 但其最大的价值应该还是在多摄像头里跟踪任何的人和物体 。
目前 ， “Anveshak”仅限于一次跟踪一个对象 ， 但是研究人员正在研究一次跟踪多个对象的方法 。
【物体|印度研究员研发跨镜头追踪算法，可在有限计算资源下追踪人物】(本文来自澎湃新闻 ， 更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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