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大华股份AI取得两项突破 关键指标达到行业领先

大华股份依托自研的训练框架开发的医疗领域病理切片弱监督语义分割技术,在WSSS4LUAD比赛上取得第一;开发的实例分割技术,在MSCOCO比赛上取得第一。
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  近日,大华股份依托自研的训练框架开发的医疗领域病理切片弱监督语义分割技术,在WSSS4LUAD比赛上取得第一;开发的实例分割技术,在MSCOCO比赛上取得第一;关键指标超越一流AI公司和顶尖学术研究机构,彰显了大华在目标分割领域深厚的技术实力和创新能力。

  WSSS4LUAD(Weakly Supervised Semantic Segmentation for Lung Adenocarcinoma)比赛及LUAD_HistoSeg数据集,是由广东省人民医院、电子科技大学、北京邮电大学等机构学者组织发起,旨在用图像级别的分类标签实现组织病理学图像的语义分割,对推动人工智能在病理学图像的快速发展具有重大意义。

  MSCOCO(Microsoft Common Objects in Context)数据集,则是由微软构建的大型数据集,实例分割赛道共80个类别,是衡量模型性能权威的数据集之一,吸引了国内外著名AI实验室和顶尖学术研究结构的积极参与。

  据统计,大华股份在全球AI竞赛测评中累计取得60多项第一、1300多项AI发明专利。大华AI取得快速突破、始终保持技术领先优势,离不开大华巨灵平台赋予的产业创新的科研能力。大华巨灵平台自研的训练框架,可高效精准地完成大华每年100多万个训练任务,且最快完成的任务仅需10分钟,高效支撑了大华在AI新算法领域的技术研究。

  医疗病理学领域 通过语义分割技术实现组织切片识别效果

  本次获奖的AI算法,依托自研的大华巨灵人工智能开发平台,通过弱监督和半监督学习技术,大幅降低算法对数据的要求,在医疗病理学、安检X光、毫米波成像等领域解决训练素材获取难度大、专业性要求极高等难题,极大提升了目标分割的精度效果,有效助力场景化应用落地。

  

  交通场景实例分割解析效果

  依托实例分割技术,在智能交通领域,能够帮助自动解析交通标志、标线、信号灯、人机非等交通要素,广泛应用于电子警察、道路卡口、交通事件检测、智慧停车等多场景业务,实现对道路交通态势、交通事件等的有效识别,全面提升城市交通治理能力。

  时下,人工智能应用百花齐放,智能化需求持续增长。大华股份将以“Dahua Think# 云联万物 数智未来”战略为引领,聚焦城市、企业业务场景持续创新,从交通治理到民生服务、从安全生产到智能制造、从农牧养殖到环保生态等,不断突破传统业务边界,不断拓宽AI应用领域,与客户携手共建数智应用的领先优势,赋能千行百业数智化升级,推动经济社会可持续、健康、高质量发展。

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