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宇视智能算法KITTI评测刷新世界纪录

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 308 0

摘要: 2017年2月,宇视与全球近百家知名厂商和研究机构同台竞技,在计算机视觉算法权威测评平台KITTI以三个单项第一、总分第一刷新世界纪录。历年来参加KITTI评测的研究机构及高校包括加州大学、NEC北美研究院、百度深度学 ...

2017年2月,宇视与全球近百家知名厂商和研究机构同台竞技,在计算机视觉算法权威测评平台KITTI以三个单项第一、总分第一刷新世界纪录。历年来参加KITTI评测的研究机构及高校包括加州大学、NEC北美研究院、百度深度学习研究院等世界**研究团体。

图:参赛者以匿名评测,其中宇视使用的unv代号是全球产品品牌;车道检测任务自2013年开始

KITTI算法评测平台,由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创办,是目前国际上最具影响力的计算机视觉算法评测数据集之一。用于评测目标(机动车、非机动车、行人等)检测、目标跟踪、路面分割等视觉技术的性能,为机动车辅助驾驶应用做技术评估与技术储备。


本次车道检测任务,要求参与者使用计算机视觉算法准确检测出由相机所拍摄的城市街道,包括urbanunmarked、urbanmarked、urbanmultiplemarked三个场景及前三个场景的平均值urbanroad四项,从准确率、召回率、错误率、漏检率等六个维度进行综合评测。此技术可应用于交通流量统计、拥堵和抛洒物检测,也可拓展至监控视频活动目标提取、人群密度监测等。


KITTI评测包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡。由于车道场景丰富、光照差异性大,道路两侧停车车辆、中央行驶车辆和步行行人形成各类干扰,部分场景为转弯或十字交叉路口,检测难度非常大。


图:宇视评测结果,视觉算法准确检测出的由相机所拍摄的城市街道


宇视研发总裁王玉波表示:“权威的公开评测是衡量算法团队水平的重要平台。KITTI道路检测样本较少,对于深度学习任务来说极具挑战。宇视研发团队基于深度学习算法的积累,构建最优的多任务联合模型,从样本分解、模型调整到参数调优,不断优化,最终在KITTI评测中刷新了世界纪录。宇视的目标是向世界**的研究机构看齐,为驱动行业技术进步创造价值。”


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