近日，在2019之江杯全球人工智能大賽“行人多目標跟蹤”競賽中，大華股份憑借自主研發(fā)的多目標跟蹤算法，榮獲該賽事排名第一的好成績。大華不斷提升AI算法、算力核心競爭力，在2D車輛檢測、MOT跟蹤、實例分割、語義分割等多項國際競賽中的多個技術(shù)領(lǐng)域取得優(yōu)異成績。

　　2019之江杯全球人工智能大賽，由國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、浙江省人民政府指導(dǎo)，之江實驗室、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA)、中國通信學(xué)會、杭州市政府共同主辦，吸引了來自國內(nèi)外頂尖高校學(xué)府、科研機構(gòu)及AI名企的1700余支團隊、5000余名選手參加角逐。大華股份從中脫穎而出，摘得桂冠，彰顯了公司在目標檢測、跟蹤等計算機視覺前沿技術(shù)領(lǐng)域的開拓創(chuàng)新能力。

　　目標跟蹤算法

　　目標跟蹤任務(wù)，通過技術(shù)手段可實現(xiàn)不同目標(如行人、車輛、動物等)的運動軌跡，且跟蹤任務(wù)可降低耗時，提升精度及減少重復(fù)分析，應(yīng)用價值巨大。然而目標跟蹤算法受制于目標遮擋、形變、光照變化、隨機運動、運動過快等因素的影響，這對特定目標的連續(xù)跟蹤的精準率帶來挑戰(zhàn)。

　　創(chuàng)新優(yōu)化 提升計算機視覺各領(lǐng)域效果

　　針對本次行人多目標跟蹤競賽，大華股份AI團隊，在GOTURN的基礎(chǔ)上創(chuàng)新性提出MUL-GOTURN算法。該算法首先通過建立多模板方式提高了處理遮擋、形變問題的魯棒性;其次在深層特征上引入注意力機制，克服了光照變化，運動過快等跟蹤難題;最后通過網(wǎng)絡(luò)共享的方式，大大減少了由不同目標間重復(fù)提取特帶來的計算量。大華榮獲該競賽冠軍，充分表明MUL-GOTURN算法不僅效果上優(yōu)秀，而且計算性能也卓越，保證了算法能在實際產(chǎn)品及方案中落地應(yīng)用。

　　采用多目標跟蹤技術(shù)的應(yīng)用效果

　　該MUL-GOTURN算法已廣泛應(yīng)用于大華新推出的基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、智能分析算法的前端感知、NVR存儲和服務(wù)器等智能設(shè)備中，助力用戶從海量視頻數(shù)據(jù)中提取價值數(shù)據(jù)，通過進一步大數(shù)據(jù)分析與挖掘，為精準決策提供基礎(chǔ)保障，賦能公安、交通、金融、樓宇、零售等各個行業(yè)應(yīng)用。

　　10月28-31日2019深圳安博會，大華股份在AI領(lǐng)域諸多新產(chǎn)品、新技術(shù)及應(yīng)用實戰(zhàn)將登臺展示，歡迎您蒞臨參觀指導(dǎo)!

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