大华股份AI荣获视觉目标跟踪算法评测全球排名第一

近日 , 大华股份基于深度学习的视觉目标跟踪算法 , 在通用目标跟踪评测集GOT-10k(GenericObjectTrackingBenchmark)上获得综合精度排行榜第一 , 超越了其它一流AI公司和顶尖的学术研究机构;同时在OTB2015/VOT2018/VOT2019数据集上刷新了当前跟踪算法SOTA(state-of-the-art)标准 , 这标志着大华在视觉目标跟踪领域处于领先水平 。

大华股份AI荣获视觉目标跟踪算法评测全球排名第一。

关于GOT-10k

GOT-10k数据集由中国科学院自动化研究所CASIA的智能系统与工程研究中心发布并维护 , 是具有国际权威的通用目标跟踪算法评测数据集 。 其中 , 训练集由10000个视频序列组成 , 包含563个目标类别与87种运动模式;测试集由180个视频序列组成 , 包含84个目标类别与32种运动模式 。 训练集与测试集的目标类别不重合 , 且算法评估时要求使用统一的训练数据 , 极具挑战性 , 吸引了海内外广大学者和知名学术机构参与 。

关于视觉目标跟踪算法

该算法是为模拟人眼在目标运动估计及跟踪方面的能力 , 给定任意目标的初始位置 , 跟踪算法负责输出后续帧中该目标的位置与分布状态 , 同时要适应相机视角变化、环境变化、遮挡物、周边干扰物等因素的影响 , 可广泛应用于智能视频监测、辅助驾驶系统、人机交互、机器人视觉导航等领域 。

在本次国际测评中 , 为实现复杂环境下对运动目标的准确跟踪 , 大华股份RSIA团队创新使用特征点集取代矩形框进行目标状态估计 , 进而实现精细化的目标区域表述与几何变换建模能力;在算法框架上使用并行分支结构 , 结合多层聚合策略 , 有效获取目标结构信息与对抗干扰物的强鲁棒性 。

大华股份AI荣获视觉目标跟踪算法评测全球排名第一。在大华实际产品中的应用


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