云從科技獲ICCV 2019無人機單目標追蹤挑戰賽冠軍

中国足彩网猜猜论坛 www.ujxopl.tw 導讀:10月27日-11月2日,在ICCV 2019 Workshop,Vision Meets Drone: A Challenge(簡稱:VisDrone 2019)挑戰賽公布最終結果:云從科技獲無人機單目標追蹤挑戰賽冠軍。

 

云從科技研究院與中科院信息工程研究所葛仕明研究員團隊(以下簡稱“聯合研究團隊”)獲得了Task3“單目標跟蹤挑戰(Single Object Tracking, SOT)”冠軍,再次刷新此項目的世界紀錄。

這是繼今年三月份跨鏡追蹤(ReID)、3D人體重建技術、自然語言處理技術分別創造世界紀錄后,云從科技在人工智能領域再一次領跑全球。

同時,這也是云從科技第十四次獲得世界冠軍。

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VisDrone2019 挑戰賽

 

ICCV 2019國際計算機視覺大會由 IEEE 主辦,與計算機視覺模式識別會議(CVPR)和歐洲計算機視覺會議(ECCV)并稱計算機視覺方向的三大頂級會議,屬于CCF A 類會議。

此次VisDrone 2019(無人機目標檢測)挑戰賽,從無人機獲取的視覺數據中進行物體檢測和跟蹤,吸引了來自海內外知名高校、科研機構和企業,包括中科院、清華大學、馬里蘭大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、云從科技、三星研究院等近百支隊伍參賽。

 

 

本屆挑戰賽包含了四個任務,聯合研究團隊參加了“任務3:單目標跟蹤挑戰”,最后在眾多參賽隊中脫穎而出獲得冠軍。

VisDrone 2019數據集由天津大學機器學習與數據挖掘實驗室的AISKYEYE團隊收集,全部基準數據集由無人機捕獲,包括288個視頻片段,總共包括261908幀10209個靜態圖像。

這些幀由260多萬個常用目標(如行人、汽車、自行車和三輪車)的手動標注框組成。為了讓參賽隊伍能夠更有效地利用數據,數據集還提供了場景可見性、對象類別和遮擋等重要屬性。

因此,本屆賽題難點諸多。聯合研究團隊在“任務3:單目標跟蹤挑戰”中,不僅要處理訓練集、驗證集、測試集等大量數據,還要克服數據中的低分辨率、長期遮擋、相機運動模糊等困難。

▲任務3:單目標跟蹤挑戰

 

創造世界新紀錄

 

經過反復訓練與測試,聯合研究團隊最終提出了改進的精確目標狀態估計算法:ED-ATOM。

方法里面包含兩個??椋?strong>目標估計和物體分類。

其中,目標估計???/strong>使用IOU預測網絡、ResNet-18網絡和ImageNet等數據集來做預訓練,同時使用低光照圖像增強算法處理原始數據,離線精調模型后再在線基于跟蹤狀態的搜索策略改進魯棒性。

物體分類???/strong>則使用數據增強的方法,進行在線數據擴充,以便于分類模型的可推廣性。同時基于跟蹤狀態的有效搜索策略,改進穩健性。

最終,結合IE(圖像增強)、ED(通過增強數據訓練的IOU預測網絡)、DA(在線數據增強)、LT(長期跟蹤)幾種方法的ED-ATOM算法,取得了最優成績,刷新了世界紀錄。

 

▲刷新了世界紀錄

 

方法舉例

圖像增強

運用微光圖像增強方法實行暗部追蹤訓練,通過不同方法的測試,確定效果最佳方案。

數據擴充

運用數據擴充方案,在目標外觀發生變化的情況下,通過翻轉、平移、縮放、仿射、旋轉、模糊等增強方法,提高跟蹤自適應性。

長期跟蹤

在面對嚴重的不在視野和完全遮擋的跟蹤情況下,使用長期跟蹤方案,可以自適應搜索區域,提高跟蹤穩健性。

 

通過ED-ATOM算法,我們可以實現在低分辨率、長期遮擋、攝像機運動/運動模糊等情況下的有效可視化,從而達到鎖定目標、預判行動等效果。

 

▲高質量跟蹤分數

 

該成果的取得是聯合研究團隊共同的努力,始終堅持人工智能在實際場景運用中的技術研究與創新。云從科技孵化自中科院,與信工所可謂一脈相承。

 

 

追求技術創新的同時,云從科技始終堅持技術場景化的落地應用。

ED-ATOM算法的提出,對今后安防偵測、行人跟蹤、安全檢測等方面的產品研發,將發揮更有價值的作用。

例如在智能安防方面,云從科技研發的智能安防管理系統是一套以人為核心的基于物聯網、人工智能和大數據技術的智能化應用系統。新算法的融合,讓可能的移動端(無人機或者自主系統)上得到應用的機會大大提升。

 

隨著無人機作為視覺數據采集設備已快速而廣泛的部署到城市、農業、航空等應用領域,對無人機平臺收集的視覺數據進行分析和理解的需求變得愈發迫切。

云從科技參與單目標跟蹤挑戰賽的成果,不僅對計算機視覺甚至人工智能技術是進一步的推動,也對視頻監控、人機交互、自動駕駛、虛擬現實等場景都具有重要意義。

今后,云從科技將繼續以人工智能技術與人機協同平臺為基礎,通過行業領先的人工智能、認知計算與大數據技術形成的整合解決方案,促進泛在智能下的未來城市建設。