Грузоперевозки переезды грузчики: Квартирный переезд в Москве с грузчиками под ключ. Заказать переезд квартиры недорого

Эффективный тайм-менеджмент

Свое личное время можно с успехом потратить на решение любых, других важных задач.

Взвесив все «за» и «против», можно с уверенности принять тот факт, что услуги грузчиков целиком и полностью гарантируют Вам сохранность Вашего груза, значительно сэкономят денежные средства, дадут возможность рационально и с пользой дела использовать свое свободное время, позволят стать сторонним наблюдателем слаженных и профессиональных действий наших специалистов – профессиональных грузчиков!

Когда необходимы услуги грузчиков

Нынешняя специальность – грузчик, давно вышла за рамки понятия одного вида работ, коими раньше являлись погрузка или выгрузка из грузового автомобиля. В нашем штате сотрудники по специальности грузчик, обладают множеством различных специальностей и навыков. Не исключены случаи, когда клиенту необходимо что-то погрузить или выгрузить. Но в большинстве случаев возникает потребность в различных дополнительных работах, например при переездах, где грузчик выступает в роли профессионального сборщика мебели, упаковщика, такелажника. При себе у наших специалистов всегда имеется профессиональные инструменты и такелажное оборудование, мешки для вывоза мусора и современный упаковочный материал. Рассмотрим на примере основные запросы, когда существует потребность заказа транспорта и помощь грузчиков..

• Грузоперевозки мебели с грузчиками – наиболее распространенная и часто заказываемая услуга. Может осуществляться в рамках организации переезда квартиры или офисного имущества. А также предоставляется для производителей и продавцов мебели.
• Переезды с грузчиками – любой переезд квартирный или офисный, а может переезд целого склада, невозможно себе представить без услуг грузчиков. Грузчики нашей компании, признанные специалисты в данной области с опытом работы 13 лет.
• Вывоз мусора с грузчиками – очень востребованная услуга, когда заказчику необходим транспорт и услуги грузчиков для погрузки ненужного хлама в виде старой мебели, отслужившей свое бытовой техники, сантехнических устройств. А также строительного мусора.

Наши грузчики специалисты широкого профиля, умеющие:

• Быстро погрузить и выгрузить.
• Осуществить демонтаж, разборку, сборку мебели.
• Упаковать груз в требуемую упаковку.
• Помочь с расстановкой и перестановкой мебели.
• Погрузить и выгрузить предметы весом свыше 100 кг.
• Грамотно закрепить, расположить груз в кузове.
• Погрузить и вывезти весь хлам и строительный мусор.
• Демонтировать сейф, банкомат с последующей установкой.

На сегодняшний день можно твердо и уверенно уверенность сказать, что грузовые перевозки автомобильным транспортом, неотъемлемая составляющая всех грузовых перевозок. А грузовые перевозки с грузчиками, это 100% оптимизация всех этапов перевозки, включающая в себе полный спектр востребованных, мувинговых услуг.

Грузоперевозки – автопарк для любых задач

Мы говорим: — «Нам необходима перевозка груза», подразумеваем под этим аренду грузового автомобильного транспорта. Именно автотранспорт является главной, основной и движущей силой в осуществлении доставки груза в нужном нам направлении. А возможность выбора транспортного средства с точность подходящего под параметры перевозимого груза, позволяет нам подобрать именно тот грузовик, который необходим по размерам и свойствам кузова. Компания «Экспресс-64» располагает собственным автопарком транспортных средств от малотоннажной Газели, до крупнотоннажной еврофуры, позволяющих решать любое головоломку в виде доставки груза любого веса и любого объема. Мы всегда готовы предложить Вам транспорт с грузоподъемностью в диапазоне от 1 до 22 тонн с соответствующими объемами кузова от 4 кубов до 120 м3.

Наличие собственного автотранспорта позволяет нам:

1. Подобрать именно тот транспорт, который необходим.
2. Предлагать самые низкие цены, избегая посредников.
3. Перевезти Ваш груз по городу или по территории РФ.
4. Гарантировать Вам четкое соблюдение всех сроков.

Подбор транспортного средства по параметры перевозимого груза, это не только экономия денежных средств, дабы полностью исключается переплата за перевозку «воздуха». Но и безусловная гарантия сохранности груза. Ведь арендованный автотранспорт будет полностью отвечать потребностям исходя из характеристик доставляемого груза. Если Вы везете мебель, к Вашим услугам мебельные фургоны. Перевозим замороженные продукты, в наличии фургоны с рефрижераторными установками. Необходимо перевезти строительные материалы или пиломатериалы, мы располагаем бортовым автотранспортом. Обращайтесь! Мы всегда подберем для Вас тот транспорт, который нужен. Выберем способ перевозки и безусловно предложим помощь квалифицированных специалистов – грузчиков!

Грузоперевозки с грузчиками — Нанять грузчиков в Москве, Красногорске и Истре

Одно из ведущих направлений деятельности компании «Грузчики 24» – грузоперевозки с грузчиками, которые осуществляются в любой район и в самые сжатые сроки. Если вам необходимо срочно доставить груз, наши специалисты к вашим услугам! Мы заботимся о репутации нашей компании и выполняем порученную нам работу качественно и оперативно.

Узнать цены

Преимущества сотрудничества с нами

• Возможность доставки грузов «от двери до двери»;
• Оперативность – доставка осуществляется в кратчайшие сроки;
• Универсальность – транспортировка любых грузов.

Узнать подробнее

Чтобы заказать грузоперевозки, позвоните нашему менеджеру по телефону +7 (499) 380-64-41, опубликованному на сайте, и вы получите индивидуальную консультацию. Пожалуйста, сообщите нам удобное для вас время и дату перевозки, информацию о грузе, адрес загрузки и доставки груза, контактную информацию. Мы подберем необходимый автотранспорт в зависимости от типа и веса. Доставка будет осуществлена оперативно, а груз – в полной сохранности. Для обеспечения полной безопасности вашего имущества наш транспорт оборудован специальными крепежными элементами. Мы гарантируем доступные цены и безупречное качество оказываемых услуг. Обращайтесь к профессионалам!

Заказать услугу

Грузоперевозки по России, недорогие перевозки по России, переезды, грузчики в «Грузко»

Транспортная компания «Грузко» предоставляет полный спектр услуг высокого качества:

  Автомобили различного объема от 6м3 до 120м3 возможность оплаты в одну сторону транспорта.

  Полный пакет необходимых документов, строгое соблюдение температурного режима, полное соблюдение сроков поставки.

  Своевременное информирование о местонахождении машины, гибкая система скидок с возможностью отсрочки платежа.

  Дополнительное страхование груза по льготным тарифам.

  Оперативность, высокое качество и разумная цена на перевозку грузов по России- главные принципы при доставке груза по всей России!

Газель с грузчиками | Услуги грузчиков на погрузку-разгрузку мебели, вагонов, пианино, переезды на газели

Заказать газель с грузчиками

Основная деятельность нашей компании грузоперевозки, мы предоставляем услуги грузчиков по Москве и области. Оформляем заявки на офисные, квартирные, дачные переезды автомобильным транспортом. Перевезем мебель, технику, личное имущество, все, что вам нужно недорого.

Услуга газель с грузчиками позволит по максимуму выгодно распределить бюджет и сделать переезд максимальной удобным. Во время погрузочно/разгрузочных работ наши специалисты несут полную ответственность за доставляемый груз.

Преимущества нашей компании

Предоставляем услугу газель с грузчиками недорого, оперативно и эффективно. Если заказать газель с грузчиками, вы получите преимущества:

• Быстрота – наши квалифицированные специалисты делают все вовремя и выполняют работу быстро.
• Надежность – современные автомобили востребованы в условиях города, перевоз газелью с грузчиками обеспечит быструю доставку до места назначения.
• Качество – мы рады предложить вывоз мусора газелью с грузчиками, раскладывание инвентаря в правильном порядке снижает вероятность повреждения ваших вещей.
• Стоимость – комплексная услуга грузчиков предоставляется недорого и на привлекательных условиях, что дает возможность сэкономить.

Как мы работаем

Наша организация предлагает газель с грузчиками от 300 руб/час, предоставляя огромный выбор. Оперативный подход во всем – наше главное достоинство. Мы решаем общие вопросы, оказываем помощь клиентам на любом из этапов.

Предлагаем заказать газель для переездов или вывоза мусора недорого. Цены, отображаемые на сайте, ориентировочные. Стоимость рассчитываем в индивидуальном порядке. За основу мы берем аренду автомобиля, работу, объем и разновидность имущества.

Вы всегда можете связаться с нашими менеджерами, чтобы уточнить стоимость. Мы проконсультируем, сколько обойдется переезд в офис, вывоз газелью мусора, транспортировка имущества и вещей. Сотрудничаем с физическими и юридическими лицами.

🚛 Грузоперевозки, Переезды, Грузчики — телефон, цены, официальный сайт: грузоперевозки в России, Лосино-Петровском, Люберцах, Ногинске, Орехово-Зуево, Щелково и по всей России

Телефоны и контакты

Грузоперевозки, Переезды, Грузчики

Отзывы о Грузоперевозки, Переезды, Грузчики

Грузовые такси, Дачные переезды, Квартирный переезд, Коммерческие перевозки, Логистические услуги, Межгород, Опасные грузы, Офисный переезд, Упаковка грузов, Услуги грузчиков, Частные

Перевозка мебели, Перевозка пианино

1. 5 тонны, На личном авто, Перевозка документов

грузоперевозки-переезды,.перевозка пианино.
ОРЕХОВО-ЗУЕВО
вся Россия.
газель-тент, высота кузова 2.2 м, длинна 4.1 м +прицеп, объём до 30 к.м, грузоподъёмность до 2.2тонн
Быстро,Качественно,Недорого,Надежно!

Смотреть Треки Полный фильм Английский Sub

• Дом
• Жанр
  • Действие
  • Приключения
  • Анимация
  • Биография
  • Комедия
  • Костюм
  • Преступление
  • Документальный
  • Драма
  • Семья
  • Фантазия
  • История
  • Ужас
  • Кунг-фу
  • Музыкальный
  • Тайна
  • Мифологический
  • Психологический
  • Романтика
  • Научная фантастика
  • Ситком
  • Спорт
  • Триллер
  • Телешоу
  • Война
  • Рождество
  • Вестерн
• Страна
  • Азия
  • Китай
  • евро
  • Франция
  • Гонконг
  • Индия
  • Международный
  • Япония
  • Корея
  • Тайвань
  • Таиланд
  • Соединенное Королевство

Отслеживание объектов видео в реальном времени с помощью движущейся камеры

Вызов

Сегодня на рынке решений для общественного наблюдения есть огромная ниша для технологий компьютерного зрения и их внедрения. Использование этих технологий позволяет нам сделать значительный шаг в автоматизации процессов и обработки данных, получить значимую информацию из необработанных данных и улучшить процесс принятия решений. Несмотря на то, что есть некоторые конкуренты, предлагающие нестандартные решения, Oxagile исследовала одну из самых сложных областей общественного наблюдения — отслеживание видеообъектов в реальном времени с помощью движущейся камеры. Задача сложна из-за следующих факторов:

• Хуже качества по сравнению со статической камерой
• Размытие в движении
• Окклюзии
• Фоновый беспорядок
• Постоянное изменение вращения и скорости

Основной задачей типичного слежения за видеообъектом является отслеживание выбранного объекта до самого конца видео или до момента его исчезновения.Процесс начинается с ограничивающего прямоугольника вокруг объекта, который задается как набор координат. Для каждого следующего кадра видео трекер должен найти объект, а также обновить его внутреннее состояние, чтобы продолжить отслеживание в следующих кадрах.

Важной целью является обучение алгоритма обновлению состояния цели, чтобы иметь возможность обнаруживать обновления состояния позже. Чтобы оценить производительность системы отслеживания, мы проверили метрики IoU (Intersection over Union), которые были рассчитаны на основе кадра, полученного в результате отслеживания производительности, и созданной вручную ограничивающей рамки вокруг объекта.

Ниже мы хотели бы поделиться некоторыми техническими выводами, полученными нашей командой НИОКР при создании решений для области видеонаблюдения.

Фон

Существует два общих подхода к отслеживанию на высоком уровне.

Первый — выбрать интересующую область на самом первом кадре, а затем просто отслеживать ее во всех следующих кадрах. К этой категории относятся все алгоритмы, которые мы подробно опишем далее.

Второй — использовать алгоритмы, позволяющие связать результаты обнаружения объектов в одну строку (например, подходы типа Tracking via Generalized Maximum Multi Clique Problem или Graphical Social Topology Model for Multi-Object Tracking).

Большинство подходов к отслеживанию основаны на одном и том же наборе алгоритмов, которые были улучшены и модифицированы для определенной цели. Основными алгоритмами являются KCF (фильтр корреляции с ядром), TLD (отслеживает, узнает и обнаруживает), фильтр минимальной выходной суммы квадратов ошибок (MOSSE), Struck (отслеживание структурированных выходных данных с помощью ядер), Median Flow Tracker (этот алгоритм не может отслеживать объекты. которые быстро передвигаются или быстро меняют свой внешний вид) и другие.

Большинство демонстрационных видеороликов в Интернете снимаются с использованием статических камер.Более того, целевые объекты на таких записях обычно расположены довольно далеко от камеры, что делает их движения, даже самые сложные, упрощенными, линейными и более предсказуемыми.

Если человек или инструмент во время видеозаписи движется, расстояние между камерой и целевым объектом не меняется — они движутся с одинаковой скоростью. Более того, в большинстве случаев объект отслеживается в «пустой» среде, без какого-либо шума, фоновых помех или загораний той же природы, что создает новое поле для исследования — отслеживание закрытых объектов.

Вдобавок к этой проблеме мы исследуем совершенно другой и сложный случай, который в настоящее время не покрывается ни одним из существующих алгоритмов — обработка видео с телекамер. Существует несколько причин, по которым сложность этого случая приводит к сбою существующих алгоритмов отслеживания:

• Камера движется вместе с человеком или объектом, к которому она прикреплена.
• Траектория движения людей и объектов вокруг камеры становится более сложной и непредсказуемой.
• Из-за характера таких записей, когда скорость и размер объектов сильно и быстро меняются, трудно найти правильные параметры алгоритма.Особенно это касается параметров, отвечающих за частоту обновления состояния. Параметры должны быть универсальными, чтобы их можно было легко адаптировать к любому случаю.

подходов

DLIB

Трекер dlib построен на основе корреляционного фильтра. Алгоритм корреляции моделирует внешний вид объекта после обучения на образце изображения. В нашем случае он задается пользователем как ограничивающий прямоугольник и описывается набором координат.

С помощью dlib можно одновременно отслеживать объекты и обновлять фильтры корреляции или внешний вид объекта.Чтобы получить новое местоположение цели во втором и следующих кадрах, мы вычисляем корреляцию между фильтром и окном поиска в каждом следующем кадре, а затем находим максимальное значение в выходных данных корреляции. Если углубиться в черный ящик алгоритма, то работу dlib трекера можно описать следующим образом.

В самом первом кадре мы извлекаем характеристики объекта из области, определенной вручную созданной ограничительной рамкой. Изначально все изображения состоят из ширины, высоты, известной как разрешение, и трех цветовых каналов, которые определяют цветовую схему изображения.Дескриптор признаков преобразует изображение в векторы признаков некоторой длины. Для этого в dlib используется 31-мерная версия метода выделения признаков HOG (гистограмма ориентированных градиентов) [2]. Он берет изображение, делит его на ячейки (размер ячейки — это некоторое предопределенное число) и для каждой ячейки вычисляет 31-мерную версию функций HOG. Это означает, что для каждой ячейки изображения у нас есть некоторый вектор длины, равный 31, описывающий эту ячейку. В самом конце мы представляем изображение как набор векторов, где форма равна длине вектора признаков (равному 31), умноженному на количество ячеек, умещаемых по ширине, и количество ячеек, умещающихся по высоте.

Процесс вычисления этого вектора признаков отличается от стандартной версии выделения признаков HOG, где мы смотрим на величину и направление градиента ячейки, и для каждой ячейки изображения мы вычисляем гистограмму, которая содержит 9 интервалов, соответствующих углам. 0, 20, 40… 160, затем объедините гистограммы четырех соседних ячеек, формируя блок, в вектор длиной 36, нормализуйте вектор и повторите процесс. Мы не будем подробно описывать производительность стандартного HOG в этой статье.

После извлечения элементов изображения мы применяем к ним преобразование Фурье. Позже необходимо будет применить теорему о свертке. Причина таких манипуляций состоит в том, чтобы упростить вычисления и сделать алгоритм менее затратным в вычислительном отношении. Здесь мы получаем матрицы F [i]. Этими обозначениями мы будем обозначать в тексте ниже особенности после применения преобразования Фурье.

Затем мы вычисляем матрицу G таким образом, чтобы уделять больше внимания центральной области, где находится объект.Вычисление элементов матрицы включает использование значений расстояния между точкой, описываемой индексами элемента, и центром тензора, полученного после некоторой обработки исправлений. Мы строим своего рода сопоставление между участком изображения и этой матрицей, где значения, которые мы назначаем, зависят от расстояния между пикселем, соответствующим этому значению, и центром объекта. После этого мы также применяем преобразование Фурье к этой матрице и берем комплексное сопряжение полученных значений. Затем мы инициализируем каждую матрицу фильтра A (A [i]) поточечным умножением G, полученного выше, и матрицы F [i].

Затем инициализируем фильтр B формулой:

Под операцией извлечения квадратного корня из действительной или мнимой части F [i] мы понимаем извлечение квадратного корня из элемента за элементом.

Затем мы составляем пирамиду изображения, которая поможет нам понять изменение масштаба на следующих кадрах. Для этого берем дополнительные участки кадров с определенным шагом изменения масштаба (больше или меньше) с тем же центром. Затем измените размер всех участков до размера исходного изображения.Затем мы извлекаем функции HOG из этих патчей, и после некоторых преобразований у нас есть вектор матриц, отвечающих за информацию о цели на разных уровнях масштаба, к которым мы впоследствии применяем преобразование Фурье. На первом кадре мы инициализируем масштабные фильтры с небольшой разницей в заполнении матрицы G: мы вычисляем ее таким образом, чтобы масштаб, близкий к таковому на исходном кадре, имел больший «вес», чем другие шкалы. Чем дальше мы отходим от текущей шкалы, тем меньше доверяем ответу.

Чтобы найти местоположение и масштаб объекта на следующих кадрах, мы выполняем следующие процедуры:

1. Используйте фильтры, которые мы получили в предыдущем кадре, и функции из текущего кадра, чтобы предсказать местоположение объекта, вычислив ответ действительной части значения:

2. Обновите положение объекта (местоположение, соответствующее максимальному значению в выходных данных корреляции, указывает новое положение цели). И обновите фильтры позиций по следующей формуле:

Аналогичным образом мы имеем дело с обновлением текущего масштаба и фильтров масштабирования.Здесь мы используем пирамиду следующим образом: один из этих патчей из пирамиды будет иметь точно нашу цель в том же масштабе, что и в предыдущем кадре, и отклик корреляции на этом слое будет самым высоким. Номер этого слоя скажет нам, насколько изменился масштаб объекта. В качестве последнего шага мы выполняем отслеживание, а также для первого шага и обновление состояния объекта в фильтре. Это новое состояние будет сравниваться со следующим кадром.

Эксплуатационные испытания

Случай фоновых помех (Фоновые помехи) .Тест охватывает ситуацию, когда человек движется вперед в толпе других людей, будучи в какой-то момент слегка загороженным одним из них.	Изменение внешнего вида (3D-вращение) . Тест охватывает ситуацию, когда цель совершает трехмерное вращение (поворачивается человек).
Чемодан Artist (Artist) . Тест охватывает ситуацию, когда человек неподвижен, но камера движется динамически. К тому же цель маленькая и темная.	Окклюзия человеком (Окклюзия) . Тест охватывает ситуацию, когда человека перекрывает другой (закупорка предметом той же природы).
Изменение внешнего вида (Вращение плоскости) . Тест охватывает ситуацию, когда цель движется в вертикальном и горизонтальном масштабах (цель сидит и встает с дивана).	Окклюзия объектом (Автомобиль) .Тест охватывает ситуацию, когда цель быстро скрывается за частью дорожного строительства (перекрытие объектом другой природы).

Здесь мы использовали пересечение вместо объединения «правого» ограничивающего прямоугольника и ограничивающего прямоугольника, полученного в результате работы трекера.

Заключение

В целом, dlib не показывает уверенной и эффективной работы при перемещении камеры. Для окклюзии даже со статической камерой он потерял цель и переключился на сам окклюзию.Кроме того, dlib не очень гибок для изменения внешнего вида, поэтому, если цель изменит свое состояние, алгоритм, скорее всего, выйдет из строя. Dlib идеально подходит для простых случаев и быстрого анализа — когда нам нужно отслеживать объекты с предсказуемыми и линейными траекториями, без быстрых и значительных изменений внешнего вида объекта и окружающей среды, без окклюзий и статической камеры. Важно отметить, что чистый dlib значительно медленнее, чем re3 (который описан ниже).

KCF

KCF — Ядро-корреляционный фильтр.В целом алгоритм KCF работает аналогично dlib, поэтому мы не будем описывать процесс еще раз. В этой статье мы выделим вычислительные различия между двумя алгоритмами, которые являются почти чисто математическими и могут быть описаны формулами.

I. Ширина полосы по Гауссу зависит от размера цели.

Первоначальная подготовка данных для KCF такая же, как и для dlib: мы извлекаем характеристики объекта (обозначаем их F) из области под созданной вручную ограничивающей рамкой.Для этого мы используем ту же 31-мерную версию функций HOG. Разница появляется, когда мы создаем «гауссов пик», заполняя матрицу G некоторого предопределенного размера, делая значения зависимыми от целевого размера.

II. Другой подход к гауссовской корреляции.

Под гауссовой корреляцией мы будем понимать карту корреляционного отклика ядра Гаусса, выраженную формулой:

Чтобы найти больший отклик, мы ищем максимальное реальное значение между значениями, как описано формулой:

Обратите внимание на разницу между этой формулой и (2), которая используется в dlib для вычисления максимального отклика.

III. Поскольку мы используем другое ядро ​​корреляции, формулы для инициализации и обновления фильтров будут другими.

После того, как мы сделаем фильтр B равным F и вычислим гауссову корреляцию для этого кадра, пропустив

инициализируем фильтры следующим образом:

IV. Масштаб и определение местоположения выполняются за один шаг.

Мы строим пирамиду и находим лучший масштаб с наилучшим выходом корреляции. Затем мы обновляем размер прямоугольника, и после некоторых геометрических преобразований (необходимых из-за неоднократных преобразований изображения ранее) мы вычисляем текущее положение верхнего левого угла прямоугольника. Затем мы обновляем фильтры по приведенным выше формулам A и B (используя особенности патча), извлеченные с использованием нового местоположения и нового масштаба.

Как упоминалось выше, нашей целью было заставить алгоритм отслеживания работать на видео, снятых движущейся камерой, поэтому может случиться так, что масштаб цели будет меняться не столько от кадра к кадру, когда объект движется далеко от камеры, сколько будет очень быстро меняться, когда, например, будет проходить рядом с камерой. В то же время, когда внешний вид объекта резко меняется, может случиться так, что мы получим высокий отклик на дальних слоях пирамиды, в результате чего мы получим быстрое изменение масштаба.Чтобы найти правильный баланс, мы добавляем взвешивание каждого ответа с помощью гауссиана в центре текущей шкалы (то есть с нулевым средним) и некоторого стандартного отклонения, которое может быть вычислено, например, по правилу трех сигм, в зависимости от какому именно количеству слоев вы хотите доверять в большей степени.

Эксплуатационные испытания

Заключение

В наших тестах KCF работал более эффективно, чем dlib, и показал лучшие результаты в сложных случаях.Он был более адаптивен к изменению внешнего вида, окклюзии и шума той же природы вокруг объекта, KCF потребовалось больше времени, чтобы выйти из строя. В целом, KCF показал значительную стабильность, которая является наивысшей из всех трех алгоритмов, которые мы объясняем здесь в некоторых случаях (например, случай художника или случай фонового беспорядка перед окклюзией).

Re3

Re3 — это сети рекуррентной регрессии в реальном времени для визуального отслеживания общих объектов. Известно, что повторяющиеся сети часто требуют большего количества итераций для схождения и требуют большего выбора гиперпараметров, и по этой причине их труднее обучать, чем сети с прямой связью.Re3 представляет метод обучения повторяющейся сети отслеживания, которая преобразует встраивание изображения в ограничивающую рамку вывода, одновременно обновляя внутренний внешний вид и модель движения. Архитектура сети содержит слои свертки, пропущенные соединения, рекуррентные и регрессионные слои. Слои свертки позволяют нам встроить внешний вид объекта. Структура сверточной сети извлекает различную информацию из разных слоев, таких как самые нижние слои, которые выводят такие функции, как карты границ, и более глубокие слои, которые отвечают за захват концепций высокого уровня.Пропускные соединения позволяют нам восстановить более мелкие детали. Рекуррентные слои запоминают информацию о внешнем виде и движении, а регрессионный слой выводит местоположение объекта.

На каждом шаге мы передаем в сеть пару кадрирования из последовательности изображений, где первое кадрирование представляет объект в предыдущем кадре, а второе кадрирование представляет собой часть текущего изображения с центром в месте предыдущего кадра. Таким образом, сеть может напрямую сравнивать различия в двух кадрах и узнавать, как движение влияет на пиксели изображения.

Что касается рекуррентной структуры, была выбрана двухслойная факторизованная LSTM (визуальные признаки передаются на оба уровня) с подключениями в виде глазков. Векторы вывода и состояния ячейки обновляются по мере изменения внешнего вида объекта. По мере продвижения каждого видео состояние LSTM преобразуется, в результате чего образуется множество длинных и тонких путей, которые следуют порядку кадров в исходном видео. Выходные данные второго LSTM подаются на полностью связанный слой с четырьмя выходными значениями, представляющими верхний левый и нижний правый углы поля объекта в кадре координат кадрирования.Регрессируя эти координаты, мы можем напрямую обрабатывать изменения размера и соотношения сторон. Потери L1 используются на выходах для обеспечения точного совпадения с истиной и ограничения потенциального дрейфа.

Также интересно обратить внимание на разворачивание во время обучения, поскольку повторяющиеся сети обычно требуют гораздо больше итераций для схождения, чем сопоставимые сети с прямой связью. Вероятно, это связано с тем, что все входы подаются последовательно, а затем возникает один или несколько выходов и потерь.Для эффективного отслеживания очень важно, чтобы за каждым вводом сразу же следовал соответствующий вывод. Поэтому авторы используют учебный план, который начинается с нескольких разворотов и постепенно увеличивает временной горизонт, который видит сеть, чтобы научить ее более долгосрочным отношениям. Таким образом, они изначально обучают сеть только с двумя развертываниями и размером мини-пакета 64. После плато потерь они удваивают количество развертываний и вдвое уменьшают размер мини-пакета до максимального развертывания в 32 временных шага и мини-пакета. размер 4.

При обучении авторы использовали режим обучения, который изначально основан на достоверных урожаях, но со временем сеть использует свои собственные прогнозы для получения следующих культур. Это связано с тем, что, если сеть снабжается достоверными данными во время тестирования, она быстро накапливает больший дрейф, чем когда-либо, и поэтому теряет отслеживание объекта. Это может произойти, если рекуррентная сеть обучается путем передачи наземных истинных результатов в будущие временные шаги, а не собственных прогнозов сети.Таким образом, первоначально используются только наземные культуры, а по мере удвоения количества разверток вероятность использования прогнозируемых культур увеличивается до 0,25, а затем до 0,5 и 0,75. Таким образом, случайное решение принимается по всей последовательности, а не на каждом шаге независимо.

Re3 показал потрясающую скорость (около 100 FPS и более) и точность, за исключением случаев окклюзии объектами аналогичной природы. Например, если человек перекрыт другим человеком, высока вероятность, что трекер изменит цель.

Эксплуатационные испытания

Случай фоновых помех (Фоновые помехи) . Тест охватывает ситуацию, когда человек движется вперед в толпе других людей, будучи слегка загороженным одним из них в определенный момент.	Изменение внешнего вида (3D-вращение) . Тест охватывает ситуацию, когда цель совершает трехмерное вращение (поворачивается человек).
Чемодан Artist (Artist) .Тест охватывает ситуацию, когда человек неподвижен, но камера движется динамично. К тому же цель маленькая и темная.	Окклюзия человеком (Окклюзия) . Тест охватывает ситуацию, когда человека перекрывает другой (закупорка предметом той же природы).
Изменение внешнего вида (Вращение плоскости) . Тест охватывает ситуацию, когда цель движется в вертикальном и горизонтальном масштабах (цель сидит и встает с дивана).	Окклюзия объектом (Автомобиль) . Тест охватывает ситуацию, когда цель быстро скрывается за частью дорожного строительства (перекрытие объектом другой природы).

Заключение

Re3 показал хорошие результаты практически во всех случаях, включая быстрое изменение внешнего вида объекта, смену молнии, быстрое перемещение и окклюзию. Более того, это был единственный алгоритм, который мог снова поймать объект после полной окклюзии, если объект пропадал на короткое время и снова появлялся примерно в той же области кадра.В случае частичной окклюзии re3 работал даже лучше и падал значительно позже, чем алгоритмы dlib или KCF. Re3 идеально подходит для случаев с объектами, которые меняют свой внешний вид, масштаб и скорость, для полного или частичного окклюзии. Единственное важное слабое место алгоритма, которое мы смогли обнаружить, — это то, что его производительность значительно падает в случае перекрытия с объектом той же природы. В наших тестах re3 не справился с этим сценарием эффективно.

Значение

Основная цель проекта заключалась в изучении существующих возможностей для создания стабильной и точной программы, которая способна отслеживать различные объекты в кадрах движущейся камеры.Мы смогли решить основную задачу и добиться быстрой и точной работы в плохих условиях записи.

Позже это решение может быть использовано для более глубокого анализа видео, снятых людьми, камерами на теле, видеорегистраторами и т. Д. Важно отметить, что задача отслеживания всегда требует индивидуального решения, которое будет учитывать все аспекты фона, включая статические или динамические камеры, качество записи, условия окружающей среды и многое другое. Не существует универсального стандартного решения, подходящего ко всем случаям и требованиям, все их нужно соблюдать внимательно и детально.

В Oxagile мы постоянно проводим глубокие исследования алгоритмов и технологий и повышаем точность нашей системы отслеживания, чтобы улучшить общую производительность и добиться лучших результатов. Позже мы стремимся разработать индивидуальные и высококачественные решения для конкретных бизнес-кейсов, уделяя особое внимание идее того, что и почему необходимо для того, чтобы продукт был эффективным и ценным для клиента.

Теперь мы углубимся в дополнительную ценность, предоставляемую системами отслеживания.Углубляясь в сложные окклюзии и анализ толпы, нам необходимо разработать более сложные системы, сочетающие в себе обнаружение, классификацию и отслеживание объектов, которые позволят нам компенсировать только слабые места отслеживания и откроют дополнительные возможности.

Следите за новостями по этой теме!

Список литературы

1. http://dlib.net/dlib/image_processing/correlation_tracker.h.html
2. Обнаружение объектов с дискриминирующими моделями на основе деталей, автор П.Фельценшвалб, Р. Гиршик, Д. Макаллестер, Д. Раманан Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту, Vol. 32, No. 9, сентябрь 2010 г.
3. http://www.robots. ox.ac.uk/~joao/publications/henriques_tpami2015.pdf
4. https://arxiv.org/abs/1705.06368

2 Movers ™ + Тарифы на грузовые автомобили · Междугородние перевозки · Местные · По всей стране

Ханна Нельсон

Перемещение моих больших предметов стало очень простым и беззаботным! С первого же телефонного звонка руководство, отвечавшее на звонки в офисе, было услужливым и дружелюбным.Мне пришлось поменять дату переезда, и когда я позвонил, мне без проблем перенесли дату на две недели. Мои грузчики, Джеймс и Дэн были великолепны. Дружелюбны, эффективны и осторожны в своей работе. Руководство позвонило, когда они собирали мои вещи, просто чтобы убедиться, что меня все устраивает. Очень рекомендую и буду использовать снова в будущем! Большое спасибо всем моим сыновьям!

02.05.2020

Мишель Рене Мошер

Я очень доволен вашими ребятами.Они были вовремя, эффективны и профессиональны. Я так рада, что мы использовали тебя. Я найму тебя снова

02. 05.2020

Тина Тина

5-звездочное обслуживание — Брэндон, Тони и Ганни !!!

02.05.2020

Сильвия Харамилло Гальван

Эти грузчики отлично справились с переездом моей дочери. Они работают качественно и все под нее настраивают. Они были прекрасны!! Воспользуюсь ими снова

01.05.2020

Кимберли Аппенцеллер

Morin & Mike, проделали отличную работу.Дружелюбный, профессиональный и проделал большую работу. Однозначно буду снова использовать All My Sons!

01.05.2020

Скотт Янгмарк

Брэндон Тони Стефан Все трое проделали для нас большую работу.

01.05.2020

Ким Джонсон

Брэндон, Тони и Стефан были потрясающими. Они переместили нас так быстро и были очень дружелюбны.

01.05.2020

Жанетт Арагон

Брэндон, Тони и Дэниел были выдающимися во время нашего переезда.Они были профессиональны и очень хорошо заботились о наших вещах. Это был наш пятый ход с All My Sons, и мы больше никого не будем использовать.

01.05.2020

Брайан Арагон

Брэндон, Тони и Дэниел были восхитительны с нашим переездом 1 мая. Все они были внимательны, осторожны и вежливы на протяжении всего процесса. Все эти ребята заслуживают 5 стартов, еще раз спасибо !!!!!

01.05.2020

Трой Мур

Томас и команда проделали замечательную работу! 5 звезд! Вежливо и учтиво отнесет все наши вещи.Определенно использовал бы All My Sons Moving and Storage — снова Денвер!

01.05.2020

Дезира Фредриксон

Брэндон, Тони и Дэниел — лучшие! Они были быстрыми, эффективными и очень профессиональными! Они переместили нас в наш самый первый дом и сделали все для нас приятным, что мы очень ценили! 5 звезд по всем направлениям!

01.05.2020

Тера Мур

Thomas & Crew ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️! Они проделали отличную работу, очень профессионально! Наш переезд в наш дом стал намного проще! Цени их упорный труд!

01.05.2020

Стефани Вудворт

Зо и Марвин были потрясающими! Отличное внимание к деталям. Мы переехали в новый дом, и они были очень осторожны и нашли время, чтобы заклеить все этажи, чтобы все было в чистоте. Они такие добрые и обладают такой большой энергией. Мы настоятельно рекомендуем и планируем запросить их для следующего переезда. Какая отличная команда! Большое вам спасибо !!!

30.04.2020

Майда Родригес

Зо и Марвин только что помогли моей дочери и зятю переехать в их новый дом, и я не могу отблагодарить их за прекрасную работу, которую они проделали.Нам очень приятно. Они очень профессиональны и осторожны с мебелью, домом и т. Д. У них было такое прекрасное отношение после стольких часов непрерывной тяжелой работы. Мы не могли просить большего. Огромное спасибо!!!

30.04.2020

Барри Лустиг

Я был полностью удовлетворен своевременным прибытием бригады All My Sons Pompano Beach, Флорида, сегодня утром! Команду возглавлял «Т», который был представительным, очень осторожным с очень дорогим компьютерным оборудованием для кардиологической реабилитации. Я очень рекомендую эту команду и обязательно воспользуюсь ими снова очень скоро, когда я отправлю все вещи моей дочери до свадьбы в ее пустой Новый дом в Вирджинии. Особый привет Лорен, которая безупречно организовала для меня время этого движения!

30.04.2020

Кортни Пейн

Зак и команда проделали большую работу! Они работали очень быстро и бережно обращались со всеми моими вещами. Очень рекомендую, и я буду использовать снова.

20.03.2020

Джарретт Уотсон

Эй, просто хочу сказать, что они сделали то, что они сказали, за то, что они сказали.Моим оценщиком был Джаред, и я переехал из моего дома и перевел нас обратно после того, как дом Рино был закончен. Когда у меня возникали вопросы или проблемы, я звонил ему, и они решались. Люблю, когда с тобой обращаются правильно. JWatson Rockwall TX

20.03.2020

НОРМАН МАШИНА

Crayon и Mike, грузчики проделали большую работу. СПАСИБО ЗА ВСЕ NORM & BETTY CRAIN

20. 03.2020

Мак Руис [Медведь Авангарда]

Зак Брюс и Омари были фантастическими и очень быстрыми.Очень уважительно, я настоятельно рекомендую их в любое время.

19.03.2020

Луи Леклерк

Зак Омари и Брюс были потрясающими, вовремя, осторожными, вежливыми и эффективными. Так рад, что мы выбрали All My Sons, наш первый опыт переезда за двадцать лет был восхитителен!

19.03.2020

бесплатных движущихся стокового видео Скачать 4K HD 881 клипов

• Все видео
• Видео
• Графики движения
• Музыка
• Звуковые эффекты

• Все видео
• Кадры
• Анимированная графика
• Музыка
• Звуковые эффекты
• Справка

• Присоединяйтесь к Videvo
• Авторизоваться
• Меню
  • Меню
  • • Все видео
    • Кадры
    • Анимированная графика
    • Музыка
    • Звуковые эффекты
    • Коллекции
    • Справка
  • Присоединяйтесь к Videvo Авторизоваться

.

No related posts.