亚博体亚博取款秒到-云从科技ICCV夺世界冠军,挑战无人机目标追踪

本文摘要:今年3月跨镜追踪(ReID)、3D人体修复技术、自然语言处理技术分别创造世界纪录后,人工智能国家队云从技术再次排名世界。

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今年3月跨镜追踪(ReID)、3D人体修复技术、自然语言处理技术分别创造世界纪录后,人工智能国家队云从技术再次排名世界。同时,这也是云从科技第十四次夺得全球冠军。

10月27日至11月2日,在ICCVV2019Workshop举行的VionMetsDrone:ATChallenge(全称:VisDrone2019)挑战比赛中,云从科技研究院和中国科学院信息工程研究所葛斯明研究员队(以下全称领先研究队)获得Task3单目标追踪挑战随着无人机作为视觉数据收集设备的缓慢普遍部署到城市、农业、航空等应用领域,无人机平台收集的视觉数据分析和解读的市场需求越来越迫切。云从科学技术参加单目标跟踪挑战比赛的成果,不仅对计算机视觉和人工智能技术进一步发展,还对视频监视、嵌入式、自动驾驶、虚拟现实等场景具有最重要的意义。今后,云从科技将以后人工智能技术与人机协同平台为基础,通过行业领先的人工智能、理解计算出与大数据技术构成的统一解决方案,增进绿色在智能下的未来城市建设。

VisDrone2019挑战比赛ICCV2019国际计算机视觉大会由IEEE主办,与计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)相比,计算机视觉方向的三大顶级会议属于CCFA类会议。此次VisDrone2019(无人机目标检查)挑战比赛,必须从无人机提供的视觉数据中展开物体检查和跟踪。还有国内外着名的大学、科研机构和企业,包括中国科学院、清华大学、马里兰大学、伊利诺伊大学阿巴纳-香槟分校、云科学技术、三星研究院等约100支队伍。

本次挑战比赛包括4个任务,领导研究队参加了任务3:单目标跟踪挑战,最后在众多参加队中获得了差异化冠军。VisDrone2019数据集由天津大学机械学习和数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集,所有基准数据集由无人机捕捉,包括288个视频片段,共261908帧和10209个静态图像。这些框架由行人、汽车、自行车、三轮车等260万个以上的常用目标手动显示板构成。

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为了使参加队伍更有效地利用数据,数据集还获得了场景可见性、对象类别和复盖等最重要的属性。因此,这次比赛的难题很多。领导研究团队在任务3:单目标跟踪挑战中,不仅处理了训练集、检查集、测试集等大量数据,还解决了数据中低分辨率、多年复盖、相机运动模糊等困难。

任务3:单目标跟踪挑战建设世界新记录经过反复训练和测试,领导研究团队最后明确提出了改良的正确目标状态估算算法:ED-ATOM。方法包括目标估算和物体分类两个模块。

其中,目标报价模块用于IOU预测网络、ResNet-18网络和ImageNet等数据集进行实际训练,同时用于低光图像强化算法处理原始数据,在离线调整模型后,在线基于跟踪状态的搜索战略物体分类模块用于数据强化的方法,开展在线数据扩展,使分类模型的普及性变得容易。同时,根据跟踪状态的有效搜索策略,改进稳健性。

最后,融合了IE(图像强化)、ED(通过强化数据训练的IOU预测网络)、DA(在线数据强化)、LT(多年追踪)的几种方法的ED-ATOM算法,取得了合并成绩,创造了世界纪录。利用微光图像强化方法实施暗部追踪训练,通过不同方法的测试,使用确认效果最佳方案的数据扩展方案,在目标外观发生变化的情况下,通过旋转、旋转、图形、拓扑、旋转、模糊等强化方法,提高追踪自适应性通过ED-ATOM算法,我们可以在低分辨率、多年复盖、照相机运动/运动模糊等情况下的有效可视化,超过锁定目标、预判行动等效果。

高质量跟踪分数的取得是领先研究团队联合的希望,坚决人工智能在实际场景运用中的技术研究和创造性。云从科技产卵到中国科学院重庆研究院,与中国科学院一脉相承。

作为人工智能领域的智能服务领导企业,云从科学技术中了世界上最优秀的人才。广州、重庆、上海、苏州、成都等地正式成立研发中心,研发人员达1000人,获得核心技术产品研发能力。同时,与各大学、研究院等正式设立领导实验室,控制最先进的核心技术研发能力。实力雄厚的人才和技术储备,为云从科学技术再次构筑世界记录获得强大的动力。

在执着技术创新的同时,云从技术坚决应用于技术场景简化的落地。ED-ATOM算法的明确提出,在今后的安全检查、行人追踪、安全检查等方面的产品开发中,充分发挥更有价值的作用。

例如,在智能安全方面,云从科学技术开发的智能安全管理系统是以人为中心的物联网、人工智能和大数据技术的智能应用于系统。新算法的融合大大提高了可能的移动终端(无人机或自律系统)应用的机会。

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