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?AI榮譽 | 大華股份AI場景流、光流技術取得新進展
  2020-09   來源:大華股份   作者:上海安全防范報警協會
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近日,大華股份基于AI的場景流估計算法和光流估計算法再次取得突破性成果,各項指標再次刷新了KITTI Sceneflow、KITTI Flow兩項競賽的全球最好成績:場景流和光流的3像素錯誤率指標分別為5.06%、3.79%,指標均創歷史新高,持續保持領先水平。

大華股份AI取得KITTI Sceneflow排行榜第一wx.jpg 

大華股份AI取得KITTI Sceneflow排行榜第一

(來源: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php)

大華股份AI取得KITTI Flow排行榜第一wx.jpg

大華股份AI取得KITTI Flow排行榜第一

(來源:www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=flow)

場景流算法可同時估計場景中物體的三維位置與三維運動矢量,光流是場景流映射到二維圖像坐標系的投影,應用價值廣泛。為提升場景流估計精度,大華AI團隊優化了一系列算法模塊。首先,基于yolact++網絡進行實例分割,從場景中分割出行人、車輛、自行車等前景目標,然后基于最新架構的GANet計算初始視差圖,得到更精細的視差圖,在使用RAFT網絡得到精細光流圖,最后通過多閾值融合等策略,進一步優化場景流估計結果。

 

在測評中,場景流和光流算法的效果和計算結果如下:

▲輸入圖像wx.png 

▲輸入圖像

T0時刻視差圖wx.png 

▲T0時刻視差圖

經光流映射后的T1時刻視差圖wx.png 

▲經光流映射后的T1時刻視差圖

T1時刻到T0時刻的光流圖wx.png 

▲T1時刻到T0時刻的光流圖

場景流誤差圖wx.png 

▲場景流誤差圖

該項技術已在大華雙目攝像機、全景攝像機等設備中得到應用,提升多目攝像機的目標深度數據計算、目標行為分析等算法性能;同時,該技術也成功應用于AR融合領域,實現單個及多個攝像機圖像的AR語義融合應用,極大提升了行業解決方案的用戶體驗。

 

雙目攝像機行為檢測應用場景

 ▲雙目圖像圖wx.png 

▲雙目圖像圖

▲視差圖wx.png 

▲視差圖

▲光流圖(目標三維運動矢量)wx.png 

▲光流圖(目標三維運動矢量)

 

AR語義融合應用場景


▲真實圖像wx.png 

▲真實圖像

AR語義融合,增強目標類別、位置、運動矢量等信息wx.png 

▲AR語義融合,增強目標類別、位置、運動矢量等信息

 

近年來,在算法商業化落地方面,大華積極應用主導個性化AI方案敏捷交付,構建人工智能端到端研發的全鏈路能力,實現AI從基礎能力到算法研發到產業化應用落地,構建了圍繞視圖智能、3D智能、多維智能、控制智能等核心算法體系,實現了在各業務領域的人工智能算法、產品與解決方案的全面覆蓋,賦能百行百業。 

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大華面向用戶需要開放全棧能力,賦能行業生態,并在實戰中持續積累人工智能核心技術,針對全場景理解、小規模數據、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智能的技術挑戰,開展實踐探索,并已取得實戰應用成果。

未來,大華股份將繼續推動AI技術與各行業場景的深度融合,充分發揮科技創新對百行百業可持續發展的支撐引領作用,推動AI等新一代技術的普及與落地,賦能百行百業數字轉型升級。






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