繼拿下MOT17多目標(biāo)行人跟蹤最好成績(jī)后，近日，大華股份以90.77%MOTA的顯著成績(jī)，刷新KITTI車(chē)輛跟蹤競(jìng)賽全球排行榜第一 ，超越了其它一流AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，以及ICCV、ECCV、CVPR相關(guān)論文中的目標(biāo)跟蹤研究成果，這標(biāo)志著大華股份在多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力更具雄厚。

(http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_tracking.php)

　　關(guān)于KITTI:

　　KITTI數(shù)據(jù)集由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國(guó)技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國(guó)際上最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評(píng)測(cè)立體匹配(stereo)、光流(flow)、場(chǎng)景流(sceneflow)、視覺(jué)里程計(jì)(visual odometry)、物體檢測(cè)(object detection)和跟蹤(tracking)、道路分割(road)、語(yǔ)義分割(semantics)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的性能。KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場(chǎng)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(chē)和30個(gè)行人，且存在不同程度的遮擋與截?cái)唷?/P>

　　多目標(biāo)跟蹤:

　　目標(biāo)跟蹤技術(shù)是視頻結(jié)構(gòu)化解析的核心技術(shù)之一，重點(diǎn)解決遮擋、形變、光線變化、隨機(jī)運(yùn)動(dòng)、運(yùn)動(dòng)過(guò)快等難題。同時(shí)在解析過(guò)程中，利用目標(biāo)跟蹤技術(shù)降低耗時(shí)、提升精度以及減少重復(fù)分析。其原理是利用初始的目標(biāo)定位信息，完成時(shí)序中同一目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，并根據(jù)關(guān)聯(lián)的信息完成行為判別和分析。單目標(biāo)跟蹤技術(shù)處理視頻序列中單個(gè)目標(biāo)對(duì)象的軌跡關(guān)聯(lián)，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)則處理視頻序列所有目標(biāo)對(duì)象的軌跡關(guān)聯(lián)。

　　本次競(jìng)賽在大華自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上，汲取了目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、行人重識(shí)別等算法的優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)多目標(biāo)跟蹤算法框架，采用獨(dú)創(chuàng)的基于多層次雙重循環(huán)特征關(guān)聯(lián)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用多模型特征融合技術(shù)，大幅提升了跟蹤性能。

　　在評(píng)測(cè)中，采用的多目標(biāo)跟蹤算法效果如下所示：

　　在大華實(shí)際產(chǎn)品中的應(yīng)用

　　本次競(jìng)賽中使用的技術(shù)已在大華股份的智能交通全系列相機(jī)、全結(jié)構(gòu)化高清攝像機(jī)、存儲(chǔ)NVR、服務(wù)器等產(chǎn)品上得到全面應(yīng)用，有效提升各智能化產(chǎn)品的抓拍性能。同時(shí)，該技術(shù)也成功應(yīng)用于人臉人體、車(chē)牌車(chē)身融合跟蹤的應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)人臉人體、車(chē)牌車(chē)身等目標(biāo)復(fù)合信息的關(guān)聯(lián)，極大豐富了行業(yè)智能化解決方案。

　　該車(chē)輛跟蹤技術(shù)也是車(chē)輛自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的人工智能核心技術(shù)之一，可以大幅提升輔助駕駛和自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，車(chē)輛目標(biāo)定位和跟蹤的能力。

　　智能交通跟蹤應(yīng)用場(chǎng)景

　　人臉人體融合應(yīng)用場(chǎng)景