2019年(nian)3月,宇(yu)視(shi)科技(uniview)計算機視(shi)覺與(yu)深度學習算法(fa)在(zai)Multiple Object Tracking(MOT) Challenge全球競(jing)賽(sai)刷新(xin)最(zui)好成(cheng)績,在(zai)MOT最(zui)新(xin)的數據集(ji)MOT17Det中(zhong),將交(jiao)通場景目標(biao)檢測的AP提高至(zhi)0.89X,呈現最(zui)高識別準確率與(yu)最(zui)低誤(wu)報率,以(yi)第(di)一名成(cheng)績打破騰訊(xun)優圖、商(shang)湯等AI算法(fa)名企創下的記錄(lu)。
圖 宇視算法突破高人流密度與遮擋等痛點,部署多場景,位列MOT Challenge多目標行人目標評測榜首位
MOT Challenge是國際多(duo)目(mu)標檢(jian)測(ce)跟(gen)蹤領(ling)域最權(quan)威的測(ce)評(ping)平臺,評(ping)測(ce)多(duo)行人對象在復雜場(chang)景下(xia)進行同時(shi)檢(jian)測(ce)及跟(gen)蹤的算法性(xing)能。MOT競(jing)賽每年舉辦,是世界各大AI研(yan)究機(ji)構、企業(ye)、高(gao)校角逐(zhu)之地,MOT17Det采集自(zi)不同場(chang)景和多(duo)個拍攝角度下(xia)的素材(cai),覆蓋(gai)各種復雜情(qing)況、待檢(jian)測(ce)目(mu)標,涉及欠曝和過曝場(chang)景、微小目(mu)標、目(mu)標被大量(liang)遮擋等(deng)。打榜的宇視算法AdaptNet 1.2版本,主要(yao)改進點為:
- 在(zai)已有的(de)深度(du)(du)神經網絡的(de)基礎上,融合了多尺度(du)(du)深度(du)(du)特(te)征,提升(sheng)對(dui)微小目(mu)標的(de)表達能力。
- 提(ti)出了(le)一(yi)種(zhong)新的(de)基于最大類間(jian)距的(de)損失函數,可以提(ti)升目標遮擋情況下(xia)的(de)檢測精度(du)。
- 采(cai)用一種新(xin)的(de)注意力機制,進一步(bu)提升過(guo)曝(pu)和欠(qian)曝(pu)等(deng)難檢(jian)目標的(de)檢(jian)出率。
圖 宇視全系列AI產品以中國關山命名,六山兩關產品中,僅『昆侖』重器就部署超過300個項目
專(zhuan)攻人工智(zhi)能科目的(de)(de)(de)宇(yu)視研發副(fu)總裁謝會(hui)斌表示:“本次取得(de)排名(ming)世(shi)界(jie)第(di)一,驗證了我們AdaptNet網(wang)絡(luo)模(mo)型的(de)(de)(de)有效。宇(yu)視內部AI算法各團隊代(dai)號以貓科動(dong)物命(ming)名(ming),此次打榜的(de)(de)(de)是(shi)‘陸虎’小組。2017年,宇(yu)視在(zai)KITTI評(ping)測(ce)中(zhong)獲得(de)世(shi)界(jie)第(di)一,側重的(de)(de)(de)是(shi)車道檢(jian)測(ce)。優秀算法模(mo)型的(de)(de)(de)產生(sheng),不(bu)僅是(shi)在(zai)實(shi)(shi)驗室中(zhong)的(de)(de)(de)研究氛圍和論(lun)文(wen)產出、集群算力投(tou)入,宇(yu)視引以為豪(hao)的(de)(de)(de)還有在(zai)實(shi)(shi)戰部署的(de)(de)(de)項(xiang)目中(zhong)檢(jian)驗迭代(dai)。”
2019年(nian)以來,AdaptNet已(yi)運用于宇(yu)視前后端AI系列產品(pin),如『天(tian)目』卡口/電警、『函谷』人體抓拍機、行業款『昆(kun)侖(lun)』數據(ju)結構化服務器等。安防+AI大規(gui)模部署,宇(yu)視將傳統AI三要素(su)演進(jin)為(wei)六(liu)要素(su):算法、算力、數據(ju),產品(pin)、工程、方案,從IMOS操作系統到六(liu)山兩關,實現了全系列AI產品(pin)在雪亮(liang)、平安、交(jiao)通、企業、教育、金融等多(duo)場景的落地,以實戰成果守護安全美(mei)好生活(huo)。