杭州2018年9月11日電 /美通社/ -- 人工智能技術(shù)的快速發(fā)展加速物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的升級，視頻結(jié)構(gòu)化智能解析技術(shù)能夠從海量視頻數(shù)據(jù)中提取價(jià)值數(shù)據(jù)，供進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析和挖掘，為精準(zhǔn)決策提供基礎(chǔ)保障，賦能公安、交通、金融、樓宇、零售等各個(gè)行業(yè)應(yīng)用。
近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)的目標(biāo)檢測技術(shù)，刷新了KITTI 2D Object Detection (Pedestrian)競賽的全球較好成績，取得了人體目標(biāo)檢測排行榜第一名，超越其它一流的 AI 公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，以及 ECCV 和 CVPR 較佳目標(biāo)檢測研究成果，這標(biāo)志著大華股份在目標(biāo)檢測領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平。
大華股份在 AI 的核心技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)耕耘，不斷提升智能算法、算力的核心競爭力。這是大華股份繼2018年取得 KITTI 國際競賽車輛目標(biāo)檢測第一名之后，再次在人體目標(biāo)檢測領(lǐng)域取得重大突破。前不久，大華股份行人多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在 MOT Challenge 國際測評中取得第一的好成績。
KITTI 數(shù)據(jù)集由德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國際上較大的計(jì)算機(jī)視覺算法評測數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評測立體圖像 (stereo)，光流 (optical flow)，視覺測距 (visual odometry)，物體檢測 (object detection) 和跟蹤 (tracking) 等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在車載環(huán)境下的性能。KITTI 包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多包含15輛車和30個(gè)行人，且存在不同程度的遮擋與截?cái)唷?/p>
2D人體目標(biāo)檢測任務(wù)
該任務(wù)中的行人數(shù)量多，且有大量遮擋截?cái)嗟那闆r，行人尺度、角度變化多，目標(biāo)檢測難度較大。大華股份最終以78.29%的準(zhǔn)確率位列第一。
本次競賽在大華自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺上，汲取了 ResNet 等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)檢測算法框架，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等訓(xùn)練技巧，并運(yùn)用多模型融合技術(shù)，大幅提升了遮擋目標(biāo)和小目標(biāo)的檢出率。
該競賽數(shù)據(jù)集的行人檢測效果圖如下：
本次競賽中使用的技術(shù)已經(jīng)在大華的客流分析、人群態(tài)勢、視頻結(jié)構(gòu)化解析、周界管理、智能交通等產(chǎn)品和解決方案上得到廣泛應(yīng)用。
