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大華股份AI榮獲視覺目標跟蹤算法評測*
2020年07月07日 16:41:23來源：大華股份點擊量：31979
導讀近日，大華股份基于深度學習的視覺目標跟蹤算法，在通用目標跟蹤評測集GOT-10k（Generic Object Tracking Benchmark）上獲得綜合精度排行榜第一。
　　【安防展覽網 品牌專欄】 近日，大華股份基于深度學習的視覺目標跟蹤算法，在通用目標跟蹤評測集GOT-10k(Generic Object Tracking Benchmark)上獲得綜合精度排行榜第一，超越了其它*AI公司和的學術研究機構；同時在OTB2015/VOT2018/VOT2019數據集上刷新了當前跟蹤算法SOTA(state-of-the-art)標準，這標志著大華在視覺目標跟蹤領域處于水平。
 
大華視覺目標跟蹤算法獲得GOT-10K評測排行榜第一
  
　　關于GOT-10k
 
　　GOT-10k數據集由中國科學院自動化研究所CASIA的智能系統與工程研究中心發布并維護，是具有的通用目標跟蹤算法評測數據集。其中，訓練集由10000個視頻序列組成，包含563個目標類別與87種運動模式；測試集由180個視頻序列組成，包含84個目標類別與32種運動模式。訓練集與測試集的目標類別不重合，且算法評估時要求使用統一的訓練數據，*挑戰性，吸引了海內外廣大學者和學術機構參與。
 
　　關于視覺目標跟蹤算法
 
　　該算法是為模擬人眼在目標運動估計及跟蹤方面的能力，給定任意目標的初始位置，跟蹤算法負責輸出后續幀中該目標的位置與分布狀態，同時要適應相機視角變化、環境變化、遮擋物、周邊干擾物等因素的影響，可廣泛應用于智能視頻監測、輔助駕駛系統、人機交互、機器人視覺導航等領域。
 
　　在本次測評中，為實現復雜環境下對運動目標的準確跟蹤，大華股份RSIA團隊創新使用特征點集取代矩形框進行目標狀態估計，進而實現精細化的目標區域表述與幾何變換建模能力；在算法框架上使用并行分支結構，結合多層聚合策略，有效獲取目標結構信息與對抗干擾物的強魯棒性。
 
基于OTB2015數據集的算法評估結果
 
基于VOT2018/VOT2019數據集的算法評估結果
 
　　在大華實際產品中的應用
 
無人機自主跟飛功能應用
 
機器人自主跟隨功能應用
 
關鍵詞 大華股份AI目標跟蹤算法
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