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大华股份AI荣获场景分析评测全球排名第一

大华股份基于深度学习算法的场景分割技术,刷新了MIT Scene Parsing Benchmark中场景解析任务(Scene Parsing)全球最好成绩,取得了场景解析排行榜第一。
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  近日,大华股份基于深度学习算法的场景分割技术,刷新了MIT Scene Parsing Benchmark中场景解析任务(Scene Parsing)全球最好成绩,取得了场景解析排行榜第一,超越其它一流AI公司和顶尖的学术研究机构,及ICCV、ECCV、CVPR相关论文中的场景分析研究成果,这标志着大华股份在场景解析领域处于领先水平。

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  大华股份DH-ARI取得MIT Scene Parsing Benchmark排行榜第一

  (截图来源:http://sceneparsing.csail.mit.edu/)

  关于ADE20K_MIT:

  ADE20K_MIT是由麻省理工学院CSAIL(MIT CSAIL)研究组发布并维护的用于MIT Scene Parsing Benchmark场景解析的评测数据集,是国际权威的计算机视觉语义分割算法评测数据集之一。数据集用于评测场景感知、场景解析、实例分割和语义理解等计算机视觉技术的性能;评测场景目标繁多、目标尺度变化范围大,极具有挑战性,吸引了MIT、微软、北大、清华、中科院、阿里等上百个国内外著名AI实验室和顶尖学术研究机构的参与。

  关于场景解析:

  场景解析是分割领域的核心技术之一,需要解决复杂场景解析中常见的遮挡、类别不清易混淆等问题。本次国际评测,大华基于自主研发的深度学习平台,创新汲取语义分割、全景分割等算法优势,研发了一套基于图模型和神经网络的语义分割框架,通过多尺度的特征融合,引入频域上的自适应IoU Loss损失函数,并使用多模型特征融合技术,高效提升了场景分割的像素准确率(Pixel Accuracy)以及平局交并比(Mean IoU),最终刷新场景解析数据集评测记录,取得了排行榜第一的好成绩。

  大华股份在AI技术领域持续耕耘与创新,不断提升算法、算力的核心竞争力。2018年,大华股份取得道路分割、车辆跟踪、多目标跟踪、3D目标检测、人体检测、车辆检测、场景流、光流、行人检索等12项全球AI排行榜第一;2019年,大华股份取得行人重识别、目标实例分割、图像语义分割、步态识别、遥感图像分析等10项全球AI排行榜第一。大华股份积极加速AI技术成果向现实生产力转化,赋能行业智能化升级。

  大华场景解析在产品及方案中的应用演示:

左1.jpg

右2.jpg

  城市交通场景道路目标分析

中1.png

物流分拣场景分析

中2.png

   河湖场景水面漂浮物分析

下1.png

生猪养殖场景分析 

下2.png

  零售场景商品识别分析

  在智慧交管领域,基于大华场景解析技术,可自动识别场景中包括车道线、转向箭头、停止线、斑马线、路肩等交通标志信息,如在违章预审方案应用中,借助该项技术可实现无需人工配置复杂规则,即自动分析判断目标轨迹、行为是否违章,提高工作效率,有效提升产品的易用性,不断拓展交通场景解析相关的方案应用;同时,通过生态卡口、电警,哨兵双目抓拍,智慧交通信号控制等部署,最大限度地发挥AI技术优势,提高道路出行安全及出行效率,为构筑智慧交管提供强有力的技术引擎。未来,大华通过对AI技术的积累和突破,为智慧物流、智慧水务、智慧养殖、智慧零售等领域的拓展应用提供核心技术支撑,助力行业创新发展。

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