『』多摄像设备网络下识别行人，依图科技刷新行人重识别最优成绩
近日 ， 人工智能企业依图科技宣布在行人重识别领域取得突破 ， 刷新全球工业界三大权威数据集当前最优成绩 ， 10万人规模检索精度超90% 。
行人重识别（ReID）也称行人再识别 ， 指在多摄像设备网络下对行人进行检索 ， 利用步态动作、身体特征等更全面的信息来识别行人 ， 旨在弥补固定的摄像头的视觉局限 ， 是继人脸识别后计算机视觉领域的热门课题之一 。
文章图片
文章图片
ReID各项指标数据
在交通运输、工业制造和城市规划等实际场景下 ， 大量图像是不含人脸或人脸部分极其模糊的 ， 这时候人脸识别的作用较为有限 ， 需要用到行人重识别等技术 。
【『』多摄像设备网络下识别行人，依图科技刷新行人重识别最优成绩】行人重识别需要从不同摄像机拍摄的图像或视频中找出同一个人物 。其难点在于：这些摄像机所覆盖的范围往往彼此不重叠 ， 导致缺乏连贯的信息 ， 且不同画面中人物的姿态、行为甚至外观会发生较大变化 。此外 ， 不同时间、场景的光照、背景和遮挡物各不相同 ， 背景中常还有体型、衣着相似的其他人物干扰 ， 摄像机的分辨率也有高有低 ， 人物在画面中出现的位置有远有进 。这些种种都对行人重识别技术提出挑战 。
此次 ， 依图科技优化了ReID算法框架并结合AutoML等技术 ， 在三大行人重识别数据集Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03上 ， 将衡量算法性能的两大关键指标“首位命中率”（Rank- 1 Accuracy）及“平均精度均值”（Mean Average Precision ， mAP）6项数据提升 。
首位命中率高 ， 意味着算法能够在众多图像中准确找出最容易识别或匹配的那张 。评价行人重识别算法性能时 ， 还需结合平均精度均值 ， 它反映的是系统的综合检索性能 。平均精度均值高 ， 说明系统的实用性好 ， 能够较好地应对多遮挡、光线暗、画面模糊等情况 。
据介绍 ， 除智能零售、智慧交通、智能城市等应用场景 ， 行人重识别技术的应用可以帮助寻找走失儿童、让家庭机器人可以凭背影准确识别主人或顾客并提供相应服务 。
推荐阅读
- 『生活招数多』手机网络慢还不稳定？打开这个“隐藏功能”，网速会有明显提升！
- 「智能」360智能家用AI摄像机评测，2K高清夜视仪，360°全彩监控
- 『聚辰』手机摄像头芯片销量涨四成，聚辰股份进军DDR5能否再称雄？
- 「设备」电热汇分享熔喷布设备维护清洗步骤详解！收藏
- 「黑猫科技论」360智能家用AI摄像机评测，2K高清夜视仪，360°全彩监控
- 「运营商」半夜12点断我网络，一气之下换了运营商，看看怎么回事
- [360]360智能摄像机云台版再出新品，居家安防的又一利器
- 「摄像机」大宝的行车记录仪——360云台AI标准版试测
- 【语音】Siri不够聪明，再给它一双眼吧！CMU与苹果合作，摄像头让AI助手更精确
- 『学妹聊科技』德国拒绝华为5G设备，国人不买德国汽车可以吗？问题没有那么简单