AI自動運転プロジェクトの技術概念
AI自動運転プロジェクトの技術概念 私に必要な充電器。知って選ぶ方法!-2-:パワーゾーン-大韓民国NO.1マルチタップ製造、流通専門企業私に必要な充電器知って選ぶ方法1編に続き深化編で戻ってきました。第1弾で基本的な理解ができたら、今は使用する機器に合った充電器を選ぶ方法を見てみましょう。その前に、いくつかの用語をもっと知って進めた方がいいと思います。 それはPPS、AFC、SFCという用語です。PPSはProgrammable Power Supplyの略語で、USB IF(USB ユーザーフォーラム)でPD3.0規格に追加した機能で、充電器とデバイスが通信を通じて互いの充電条件に合わせて最適な充電速度を調整する機能です。AFCとSFCは···powerzone.co.kr <SORTの流れ図>Detections Detections Better Detection== Better Tracking 一番最初にDetectionsはフレームからオブジェクトを探知したことを示します。 このプロセスは、ほとんどがYOLOを使用しています。 Estimation、その次にKalman filterを通じて個体を追跡するための測定値を予測してアップデートする過程が行われます。 Kalman filterは図に示すように、予測値と実際の測定値を通じてアップデートし、次のフレームの値と再びIOU値を測定する再帰フィルターの形態を示します。 このような過程により、Kalman filterを再帰フィルターといいます。 予測&アップデート過程の再帰Data Assosiation Target Associationは、MOT(multi object tracking)方法に基づいたtracking-by-detectionの核心段階です。 割り当てに関する分岐処理として、上で見たHungarian algorithmを使用しながらIOUをMetricとして使用し、図ではIOU Matchと表示されます。 ID Switching ID Switchingは、MOTの特徴の中で様々なオブジェクトが動くとき、IDの追跡が変更されることがあるという点です。 DeepSORTのほとんどの内容を上記で扱ったため、核心ロジックだけを残しています。 DeepSORTの最大の特徴は、Deep Appearance DescriptorでRe-identification(ReID)モデルを適用してID Switching問題を解決したという点です。 また、Matching Cascadeロジックにより、より正確な追跡ができます。 Pros & Consの長所は非常に速いObject Detectorのおかげで素早く追跡します。 real-time アプリケーションに使用できます。 高い精度を示し、SORTに比べてID Swithingが減りました。 短所CPUとGPUの両方が必要です。CPUは計算が遅く、リアルタイム処理に適しておらず、GPUは独自に駆動できないため、コストと電力消費の面で多少高くなります。 フィーチャーに背景情報が多すぎて、Object Detectorのbounding boxが大きくなりすぎると、アルゴリズムの効果が低下します。 暗い環境では性能が若干低下します。https://gngsn.tistory.com/94 Wは何?Vは何? […]