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大華股份AI榮獲視覺目標(biāo)跟蹤算法評(píng)測(cè)*
2020年07月07日 16:41:23來(lái)源:大華股份點(diǎn)擊量:32007
導(dǎo)讀近日,大華股份基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤算法,在通用目標(biāo)跟蹤評(píng)測(cè)集GOT-10k(Generic Object Tracking Benchmark)上獲得綜合精度排行榜第一。
  【安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】 近日,大華股份基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤算法,在通用目標(biāo)跟蹤評(píng)測(cè)集GOT-10k(Generic Object Tracking Benchmark)上獲得綜合精度排行榜第一,超越了其它*AI公司和的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu);同時(shí)在OTB2015/VOT2018/VOT2019數(shù)據(jù)集上刷新了當(dāng)前跟蹤算法SOTA(state-of-the-art)標(biāo)準(zhǔn),這標(biāo)志著大華在視覺目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域處于水平。
 
大華視覺目標(biāo)跟蹤算法獲得GOT-10K評(píng)測(cè)排行榜第一
  
  關(guān)于GOT-10k
 
  GOT-10k數(shù)據(jù)集由中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所CASIA的智能系統(tǒng)與工程研究中心發(fā)布并維護(hù),是具有的通用目標(biāo)跟蹤算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集。其中,訓(xùn)練集由10000個(gè)視頻序列組成,包含563個(gè)目標(biāo)類別與87種運(yùn)動(dòng)模式;測(cè)試集由180個(gè)視頻序列組成,包含84個(gè)目標(biāo)類別與32種運(yùn)動(dòng)模式。訓(xùn)練集與測(cè)試集的目標(biāo)類別不重合,且算法評(píng)估時(shí)要求使用統(tǒng)一的訓(xùn)練數(shù)據(jù),*挑戰(zhàn)性,吸引了海內(nèi)外廣大學(xué)者和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)參與。
 
  關(guān)于視覺目標(biāo)跟蹤算法
 
  該算法是為模擬人眼在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)及跟蹤方面的能力,給定任意目標(biāo)的初始位置,跟蹤算法負(fù)責(zé)輸出后續(xù)幀中該目標(biāo)的位置與分布狀態(tài),同時(shí)要適應(yīng)相機(jī)視角變化、環(huán)境變化、遮擋物、周邊干擾物等因素的影響,可廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)測(cè)、輔助駕駛系統(tǒng)、人機(jī)交互、機(jī)器人視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域。
 
  在本次測(cè)評(píng)中,為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤,大華股份RSIA團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新使用特征點(diǎn)集取代矩形框進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的目標(biāo)區(qū)域表述與幾何變換建模能力;在算法框架上使用并行分支結(jié)構(gòu),結(jié)合多層聚合策略,有效獲取目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息與對(duì)抗干擾物的強(qiáng)魯棒性。
 
基于OTB2015數(shù)據(jù)集的算法評(píng)估結(jié)果
 
基于VOT2018/VOT2019數(shù)據(jù)集的算法評(píng)估結(jié)果
 
  在大華實(shí)際產(chǎn)品中的應(yīng)用
 
無(wú)人機(jī)自主跟飛功能應(yīng)用
 
機(jī)器人自主跟隨功能應(yīng)用
 
關(guān)鍵詞 大華股份AI目標(biāo)跟蹤算法
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