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?低曉贛OT_Challenge測評中斬獲第一

2016年03月03日     瀏覽數: 623次
  
    近日,?低曆芯吭涸谟嬎銠C視覺的多目標跟蹤算法上取得突破性進展,在MOT Challenge測評中斬獲第一,向世界頂級研究機構看齊,為公司的發展提供堅強有力的技術支持。本次參加MOT Challenge測評的參賽隊伍多達47支,其中不乏世界知名研究機構和高校,如NEC北美研究院、普朗克智能系統研究所、南洋理工大學、斯坦福大學、加州大學歐文分校、佐治亞理工學院、蘇黎世聯邦理工學院等。
 
 
    MOT Challenge是阿德菜德大學、蘇黎世聯邦理工學院及達姆施塔特工業大學聯華創辦的一個算法測評平臺,旨在評測多個行人對象跟蹤技術在視頻監控環境下的算法性能。在MOT Challenge競賽項目中,要求參賽者使用計算機視覺算法對多個行人對象作跟蹤處理。有些測試場景跟蹤對象多,人群密度大,相互之間遮擋嚴重,造成對象檢測與跟蹤難度非常大。?低曆芯吭旱念A研團隊基于自適應增強、馬爾科夫決策過程和深度學習等技術,取得49.3% 的多目標跟蹤精度 (Multiple Object Tracking Accuracy ),排名世界第一。
 
    在視頻監控領域,多目標跟蹤算法是視頻智能分析技術的基礎算法之一,在完成對視頻中的人、車目標檢測與提取后,如何鎖定目標、進行長時間跟蹤是視頻智能分析各類應用開展必須要解決的重點課題之一,其將直接影響到智能分析功能的最終使用效果。這次?低曆芯吭涸诙嗄繕烁櫵惴ㄉ贤黄,將使?低暤囊曨l結構化、行為分析、車輛抓拍、人臉抓拍等相關產品直接受益。如"獵鷹"系列視頻云結構化服務器,在提取監控視頻中車輛或活動目標的關鍵信息時,目標的跟蹤更加精確、穩定后,可以形成更為精確的信息檢索庫。公安一線民警搜索錄像中嫌疑目標時,將大大縮短查找錄像的時間,全面提升效率,達到向科技信息化要警力的目的。
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