【中國傳動網(wǎng) 企業(yè)動態(tài)】 近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)的目標(biāo)檢測技術(shù)，刷新了KITTI2DObjectDetection(Pedestrian)競賽的全球最好成績，取得了人體目標(biāo)檢測排行榜第一名，超越其它一流的AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機構(gòu)，以及ECCV和CVPR最佳目標(biāo)檢測研究成果，這標(biāo)志著大華股份在目標(biāo)檢測領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平。

大華股份在AI的核心技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)耕耘，不斷提升智能算法、算力的核心競爭力。這是大華股份繼2018年取得KITTI國際競賽車輛目標(biāo)檢測第一名之后，再次在人體目標(biāo)檢測領(lǐng)域取得重大突破。前不久，大華股份行人多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在MOTChallenge國際測評中取得第一的好成績。

KITTI數(shù)據(jù)集由德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國際上最大的計算機視覺算法評測數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評測立體圖像(stereo)，光流(opticalflow)，視覺測距(visualodometry)，物體檢測(objectdetection)和跟蹤(tracking)等計算機視覺技術(shù)在車載環(huán)境下的性能。KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多包含15輛車和30個行人，且存在不同程度的遮擋與截斷。

2D人體目標(biāo)檢測任務(wù)

該任務(wù)中的行人數(shù)量多，且有大量遮擋截斷的情況，行人尺度、角度變化多，目標(biāo)檢測難度較大。大華股份最終以78.29%的準(zhǔn)確率位列第一。

本次競賽在大華自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺上，汲取了ResNet等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點，改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)檢測算法框架，采用強化學(xué)習(xí)等訓(xùn)練技巧，并運用多模型融合技術(shù)，大幅提升了遮擋目標(biāo)和小目標(biāo)的檢出率。

該競賽數(shù)據(jù)集的行人檢測效果圖如下：行人檢測效果圖

本次競賽中使用的技術(shù)已經(jīng)在大華的客流分析、人群態(tài)勢、視頻結(jié)構(gòu)化解析、周界管理、智能交通等產(chǎn)品和解決方案上得到廣泛應(yīng)用。