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          再刷世界紀錄 大華股份AI斬獲人體檢測國際競賽第一

          作者: 時間:2018-09-13 來源:安防知識網 收藏

            近日,股份基于深度學習技術研發(fā)的目標檢測技術,刷新了KITTI 2D Object Detection (Pedestrian)競賽的全球最好成績,取得了人體目標檢測排行榜第一名,超越其它一流的AI公司和頂尖的學術研究機構,以及ECCV和 CVPR最佳目標檢測研究成果,這標志著股份在目標檢測領域處于世界領先水平。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201809/391819.htm

            股份在AI的核心技術領域持續(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國際競賽車輛目標檢測第一名之后,再次在人體目標檢測領域取得重大突破。前不久,大華股份行人多目標跟蹤技術在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院和豐田美國技術研究院聯(lián)合創(chuàng)辦,是目前國際上最大的計算機視覺算法評測數(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) 等計算機視覺技術在車載環(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圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多包含15輛車和30個行人,且存在不同程度的遮擋與截斷。

            2D人體目標檢測任務

            該任務中的行人數(shù)量多,且有大量遮擋截斷的情況,行人尺度、角度變化多,目標檢測難度較大。大華股份最終以78.29%的準確率位列第一。

            本次競賽在大華自主研發(fā)的深度學習平臺上,汲取了 ResNet 等網絡結構的優(yōu)點,改進了深度學習檢測算法框架,采用強化學習等訓練技巧,并運用多模型融合技術,大幅提升了遮擋目標和小目標的檢出率。

            該競賽數(shù)據(jù)集的行人檢測效果圖如下: 行人檢測效果圖

          再刷世界紀錄 大華股份AI斬獲人體檢測國際競賽第一

            本次競賽中使用的技術已經在大華的客流分析、人群態(tài)勢、視頻結構化解析、周界管理、智能交通等產品和解決方案上得到廣泛應用。



          關鍵詞: 大華 人體檢測

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