大华股份目标检测技术 再刷世界纪录!

pjtime资讯组 2018-09-12

    人工智能技术的快速发展加速物联网行业的升级,视频结构化智能解析技术能够从海量视频数据中提取价值数据,供进一步数据分析和挖掘,为精准决策提供基础保障,赋能公安、交通、金融、楼宇、零售等各个行业应用。

    近日,大华股份基于深度学习技术研发的目标检测技术,刷新了kitti 2D Object Detection (Pedestrian)竞赛的全球最好成绩,取得了人体目标检测排行榜第一名,超越其它一流的AI公司和顶尖的学术研究机构,以及ECCV和CVPR最佳目标检测研究成果,这标志着大华股份在目标检测领域处于世界领先水平。

    大华股份在AI的核心技术领域持续耕耘,不断提升智能算法、算力的核心竞争力。这是大华股份继2018年取得KITTI国际竞赛车辆目标检测第一名之后,再次在人体目标检测领域取得重大突破。前不久,大华股份行人多目标跟踪技术在MOT Challenge国际测评中取得第一的好成绩。

    关于KITTI: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图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),物体检测(object detection)和跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多包含15辆车和30个行人,且存在不同程度的遮挡与截断。

    2D人体目标检测任务

    该任务中的行人数量多,且有大量遮挡截断的情况,行人尺度、角度变化多,目标检测难度较大。大华股份最终以78.29%的准确率位列第一。

    本次竞赛在大华自主研发的深度学习平台上,汲取了ResNet等网络结构的优点,改进了深度学习检测算法框架,采用强化学习等训练技巧,并运用多模型融合技术,大幅提升了遮挡目标和小目标的检出率。

    该竞赛数据集的行人检测效果图如下:

7.png

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    大华股份以78.29%的准确率位列第一

    本次竞赛中使用的技术已经在大华的客流分析、人群态势、视频结构化解析、周界管理、智能交通等产品和解决方案上得到广泛应用。

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