海康威視在兩項國際視覺識別競賽中先后在斬獲冠軍

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所屬分類:安防新聞

重慶監控:ImageNet2016國際競賽于今年9月舉辦,海康威視研究院繼2015年后,再次向該競賽發起挑戰,在場景分類任務中斬獲一,目標檢測和定位兩項任務均獲得第二名,場景分割獲得第七名,戰果斐然。

正當微信圈中刷屏這則新聞時,海康威視又再一次給大家帶來驚喜:——海康威視在PASCAL VOC目標檢測中奪冠并刷新世紀錄。

先來給大家科普一下這兩項競賽的分量。

計算機視覺方向發展的風向標——ImageNet

ImageNet大規模計算機視覺識別挑戰賽(Large Scale Visual Recognition Challenge),是由斯坦福、卡內基梅隆、北卡以及密歇根等流名校發起的一項計算機視覺競賽,是計算機視覺方向發展的風向標,一直吸引諸多活躍的尖研究團隊、學術名校和工業巨頭參與其中,每次比賽的結果對學術界和工業界都有著重要而又深遠的影響。

ImageNet 2016競賽共發布了分類定位、圖像目標檢測、視頻目標檢測、場景識別和分割等競賽項目。海康威視研究院基于深度學習技術,研究出一套高效深度卷積神經網絡的方法,憑此在場景分類和目標檢測定位競賽項目中分別取得一與第二的名次。

視覺識別類競賽的鼻祖——PASCAL VOC

    PASCAL VOC可謂視覺識別類競賽的鼻祖,是由利茲大學、蘇黎世聯邦理工學院、愛丁堡大學、微軟、牛津大學等組織的一個視覺識別競賽,包含了物體分類、目標檢測、圖像分割等任務。PASCAL VOC對計算機視覺的發展具有深遠而巨大的影響,后續的ImageNet競賽的任務設置就基本沿用了它的設定。此前,微軟、英特爾、CMU、Facebook、UC Berkeley等國際頂尖研發團隊先后在這個排行榜上刷新紀錄。

海康威視參與PASCAL VOC視覺識別競賽,其中目標檢測任務成績mAP性能達到87.9,刷新了世界記錄,排名一名,先第二名4.1個點。評測中,海康威視20類目標中的19類結果在所有的算法中均處于領先地位。

提到奪冠之道,海康威視研究院常務副院長浦世亮表示:“我們的預研團隊基于Faster R-CNN深度學習目標檢測算法,通過調整網絡結構、上下文建模、優化訓練和預測等策略,大幅提升了檢測性能。研究成果可以應用到視頻監控的車輛檢測、車牌識別、人體檢測、人體屬性分析、視頻結構化等產品中,將大幅提升產品性能與應用效果。長遠來看,在智能安全監控、汽車輔助駕駛、智能交通感知、視頻語義理解、機器人和無人機等各方面都有著巨大的應用價值。

海康威視研究院由智能分析、大數據技術、感知技術和多媒體技術等專業團隊組成,突出在音視頻技術的專注和積累,著重研究視音頻的智能算法、大數據的分析、挖掘和計算,同時針對新的圖像傳感器等感知技術,視頻的播放技術,人機交互等多媒體技術進行深入研究。目前在海康威視研究院在眾多領域的研究都走在行業前列,2015年,海康威視研究院在KITTI的評測中,車輛檢測和車頭朝向估計兩項任務評分均排名;


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