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大華股份AI行人重識(shí)別 再次刷新三大數(shù)據(jù)集記錄

來(lái)源:數(shù)字音視工程網(wǎng)        編輯:davedit26    2019-07-16 17:20:51     加入收藏

大華股份AI行人重識(shí)別技術(shù),繼2018年取得公開數(shù)據(jù)集排名和PRCV2018大規(guī)模行人檢索競(jìng)賽第一之后,近日再次取得新突破:在三大國(guó)際權(quán)威公開數(shù)據(jù)集Market1501、D...

  大華股份AI行人重識(shí)別技術(shù),繼2018年取得公開數(shù)據(jù)集排名和PRCV2018大規(guī)模行人檢索競(jìng)賽第一之后,近日再次取得新突破:在三大國(guó)際權(quán)威公開數(shù)據(jù)集Market1501、DukeMTMC-reid和CUHK03上,關(guān)鍵指標(biāo)mAP分別達(dá)到91.98%、83.96%、85.72%,刷新歷史最好成績(jī)記錄,在該算法領(lǐng)域持續(xù)保持領(lǐng)先。今年,大華股份AI在國(guó)際競(jìng)賽中已斬獲語(yǔ)義分割、實(shí)例分割等多項(xiàng)第一。

  大華行人重識(shí)別技術(shù)在公開數(shù)據(jù)集指標(biāo)

  行人重識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)稱Person-ReID,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢索不同攝像頭下的同一個(gè)目標(biāo)行人。該技術(shù)對(duì)人工智能在實(shí)際業(yè)務(wù)落地中有著巨大的實(shí)用價(jià)值,因不同攝像頭下圖像拍攝角度、分辨率、目標(biāo)姿態(tài)、障礙物遮擋、光照不均存在差異,容易導(dǎo)致同一目標(biāo)漏拍、識(shí)別不準(zhǔn)。大華基于在車輛和行人重識(shí)別方面多年的技術(shù)積累,在以下三個(gè)方面取得關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新突破,助力AI更好地落地應(yīng)用。

  首先,大華創(chuàng)新應(yīng)用圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,其主要包括隨機(jī)模糊和隨機(jī)截補(bǔ)等策略,能夠有效地模擬各種環(huán)境下的人體遮擋、模糊和不完整等復(fù)雜情況。隨機(jī)截補(bǔ)策略有助于挖掘分塊部件網(wǎng)絡(luò)的特征提取潛力,提升網(wǎng)絡(luò)的特征匹配性能。

  其次,針對(duì)多分支部件網(wǎng)絡(luò)中特征粒度差異問題,采用一種遞進(jìn)式部件網(wǎng)絡(luò)模型PPM(Progressive Part Model),各分支之間除了共享的基礎(chǔ)卷積網(wǎng)絡(luò)部分,還存在一種級(jí)聯(lián)的語(yǔ)義關(guān)系。

  遞進(jìn)式分塊網(wǎng)絡(luò)

  最后,在設(shè)計(jì)的PPM網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)重疊采樣操作促進(jìn)各部件分支提取更顯著的特征信息,應(yīng)用改進(jìn)的損失函數(shù)學(xué)習(xí)出基于球面約束的特征嵌入空間。另外,在PPM特征層加入基于Attention打分機(jī)制的分支,使網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)地從各分支中融合人體多粒度特征。

  大華視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器以圖搜圖應(yīng)用效果

  該行人重識(shí)別技術(shù)已在大華視頻結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)、視頻結(jié)構(gòu)化解析服務(wù)器等系列產(chǎn)品中成功應(yīng)用,在超大規(guī)模行人、非機(jī)動(dòng)車和機(jī)動(dòng)車的以圖搜圖性能方面保持領(lǐng)先水平,廣泛應(yīng)用于智慧城市、樓宇、商超等場(chǎng)所的目標(biāo)定位,降低用戶成本,提升工作效率及視頻拓展應(yīng)用價(jià)值。

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