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  • 大华股份人工智能技术在实例分割国际竞赛中再度斩获第一

    时间:2019-03-15 来源:大华股份 关键词:#大华股份

    导语 近日,大华股份基于深度学习技术研发的目标分割技术,刷新了Kitti实例分割任务竞赛的最好成绩,取得了实例分割排行榜第一名,超越其它一流的AI公司和顶尖的学术研究机构,这标志着大华股份在实例分割领域处于高水平。

     

            大华股份在AI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。经过长期的技术积累,大华股份在2017年文字检测和识别、场景流识别等领域分别取得第一;2018年在2D车辆目标检测、MOT跟踪、Pedestrian等国际竞赛中分别取得第一,本次在实例分割算法中再次取得了新突破。

            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)、道路分割(Road)、语义分割(Semantics)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。

            在Kitti实例分割任务(Semantic Instance Segmentation Evaluation)中,需要把各种场景下的行人、汽车、自行车、公交车、货车、火车等10个类别的实例准确分割出来。同时,训练集和验证集分别只有200张数据,属于小样本学习。

            在本次国际比赛上,大华股份自主研发的深度学习平台,采用迁移学习的方法,借鉴Mask R-CNN、PANet等最新算法的优点,重点对PANet算法进行了改进,将检测和分割任务同时进行,并应用多尺度检测方法,提高了检出率。
     


     

             该项国际竞赛数据集的实例分割效果:

     

     

             大华股份实际产品和未来产品中的应用:
     

     

     

            本次竞赛中使用的技术已在大华股份产品及解决方案中成功应用,尤其是在智慧交通、智慧安检、智慧水务等领域,可把人、车等目标物快速地从视频中分离出来并进行智能分析,实现特定目标的快速查找和检索,极大地提高了工作效率和视频应用价值。

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