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大華股份AI行人重識(shí)別技術(shù)，繼2018年取得公開(kāi)數(shù)據(jù)集排名和PRCV2018大規(guī)模行人檢索競(jìng)賽第一之后，近日再次取得新突破：在三大國(guó)際權(quán)威公開(kāi)數(shù)據(jù)集Market1501、DukeMTMC-reid和CUHK03上，關(guān)鍵指標(biāo)mAP分別達(dá)到91.98%、83.96%、85.72%，刷新歷史最好成績(jī)記錄，在該算法領(lǐng)域持續(xù)保持領(lǐng)先。今年，大華股份AI在國(guó)際競(jìng)賽中已斬獲語(yǔ)義分割、實(shí)例分割等多項(xiàng)第一。

首先，大華創(chuàng)新應(yīng)用圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，其主要包括隨機(jī)模糊和隨機(jī)截補(bǔ)等策略，能夠有效地模擬各種環(huán)境下的人體遮擋、模糊和不完整等復(fù)雜情況。隨機(jī)截補(bǔ)策略有助于挖掘分塊部件網(wǎng)絡(luò)的特征提取潛力，提升網(wǎng)絡(luò)的特征匹配性能。

其次，針對(duì)多分支部件網(wǎng)絡(luò)中特征粒度差異問(wèn)題，采用一種遞進(jìn)式部件網(wǎng)絡(luò)模型PPM（Progressive Part Model），各分支之間除了共享的基礎(chǔ)卷積網(wǎng)絡(luò)部分，還存在一種級(jí)聯(lián)的語(yǔ)義關(guān)系。

遞進(jìn)式分塊網(wǎng)絡(luò)

最后，在設(shè)計(jì)的PPM網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)重疊采樣操作促進(jìn)各部件分支提取更顯著的特征信息，應(yīng)用改進(jìn)的損失函數(shù)學(xué)習(xí)出基于球面約束的特征嵌入空間。另外，在PPM特征層加入基于Attention打分機(jī)制的分支，使網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)地從各分支中融合人體多粒度特征。

大華視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器以圖搜圖應(yīng)用效果

該行人重識(shí)別技術(shù)已在大華視頻結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)、視頻結(jié)構(gòu)化解析服務(wù)器等系列產(chǎn)品中成功應(yīng)用，在超大規(guī)模行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)和機(jī)動(dòng)車(chē)的以圖搜圖性能方面保持領(lǐng)先水平，廣泛應(yīng)用于智慧城市、樓宇、商超等場(chǎng)所的目標(biāo)定位，降低用戶(hù)成本，提升工作效率及視頻拓展應(yīng)用價(jià)值。