大華股份AI行人重識別技術，繼2018年取得公開數(shù)據集排名和PRCV2018大規(guī)模行人檢索競賽第一之后，近日再次取得新突破：在三大國際權威公開數(shù)據集Market1501、DukeMTMC-reid和CUHK03上，關鍵指標mAP分別達到91.98%、83.96%、85.72%，刷新歷史最好成績記錄，在該算法領域持續(xù)保持領先。今年，大華股份AI在國際競賽中已斬獲語義分割、實例分割等多項第一。

　　大華行人重識別技術在公開數(shù)據集指標

　　行人重識別技術簡稱Person-ReID，通過計算機視覺技術檢索不同攝像頭下的同一個目標行人。該技術對人工智能在實際業(yè)務落地中有著巨大的實用價值，因不同攝像頭下圖像拍攝角度、分辨率、目標姿態(tài)、障礙物遮擋、光照不均存在差異，容易導致同一目標漏拍、識別不準。大華基于在車輛和行人重識別方面多年的技術積累，在以下三個方面取得關鍵技術的創(chuàng)新突破，助力AI更好地落地應用。

　　首先，大華創(chuàng)新應用圖像數(shù)據增強方法，其主要包括隨機模糊和隨機截補等策略，能夠有效地模擬各種環(huán)境下的人體遮擋、模糊和不完整等復雜情況。隨機截補策略有助于挖掘分塊部件網絡的特征提取潛力，提升網絡的特征匹配性能。

　　其次，針對多分支部件網絡中特征粒度差異問題，采用一種遞進式部件網絡模型PPM(Progressive Part Model)，各分支之間除了共享的基礎卷積網絡部分，還存在一種級聯(lián)的語義關系。

　　遞進式分塊網絡

　　最后，在設計的PPM網絡中，通過重疊采樣操作促進各部件分支提取更顯著的特征信息，應用改進的損失函數(shù)學習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打分機制的分支，使網絡能夠自適應地從各分支中融合人體多粒度特征。

　　大華視頻結構化服務器以圖搜圖應用效果

　　該行人重識別技術已在大華視頻結構化攝像機、視頻結構化解析服務器等系列產品中成功應用，在超大規(guī)模行人、非機動車和機動車的以圖搜圖性能方面保持領先水平，廣泛應用于智慧城市、樓宇、商超等場所的目標定位，降低用戶成本，提升工作效率及視頻拓展應用價值。

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