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不刷脸也能识人 云从科技跨镜追踪技术刷新三项世界记录

   

 

    有的角落或低头的角度使得摄像机无法获取完整的人脸,想要不刷脸也能识人?需要通过跨镜追踪技术来实现。据介绍,跨镜追踪技术可使人工智能技术通过衣物、发型、体态等信息,跨摄像头跨场景准确追踪人的位置,但由于技术限制,尚未实现商用。

    记者日前获悉,两江新区科技企业——云从科技在跨镜追踪技术上取得重大突破,同时刷新三个权威数据集的世界记录,让跨镜追踪技术在准确率上首次达到商用水平。

    从“刷脸”到“识人” Market-1501命中率达96.6%

    据悉,跨镜追踪技术是目前计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索,其利用计算机视觉技术在人脸被遮挡、距离过远时依旧可以从不同摄像机镜头中追踪行人。

    记者了解到,该技术是人脸识别技术的重要补充,可以对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪,增强数据的时空连续性,可广泛应用于视频监控、智能安保、智能商业等众多领域。

    作为国内计算机视觉领域独角兽,云从科技从悉尼科技大学、南洋理工、中科院自动化所、清华大学等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出,同时刷新Market-1501,DukeMTMC-reID,CUHK03三个权威数据的世界记录,其中最高在Market-1501上的首位命中率更是达到96.6%,打破了阿里iDST在2018年1月创造的世界纪录。

    据介绍, Market-1501,DukeMTMC-reID,CUHK03是当前衡量跨镜追踪技术的最权威主流的数据集,首位命中率、平均精度均值则是衡量跨镜追踪技术水平的核心指标。

    值得一提的是,云从科技此次还将Market-1501的平均精度均值指标在现在最好的水平基础上提高了近5%,达到94.2 %,使得跨镜追踪技术加速实现商用。

    “平均精度均值是能够更加全面衡量跨镜追踪技术算法效果的指标,它反映检索的人在底库中的所有图片排在结果队列前面的程度,而不止首位命中。”相关负责人介绍说。

    参与制定国家标准 成为人工智能领域先行军

    成立于2015年的云从科技孵化于中科院重庆绿色智能研究院,是两江新区一家专注计算机视觉与人工智能的高科技企业。不仅参与制定国家人工智能标准及人脸识别行业标准,企业自主研发技术在金融、安防、交通等重点行业市场占有率也较为领先。

    以银行为例,云从科技已成为中国银行业人脸识别第一大供应商。据了解,国内有能力自建系统的银行约为148家,截止2018年3月15日,已经完成招标的银行约为121家,其中云从科技中标了88家总行平台,市场占有率约为72.7%。在网点覆盖方面,云从科技的客户已覆盖超过14.7万个网点,占比约为66.8%。

    与此同时,在承担国家战略方面,云从科技的表现同样亮眼。目前已确定承担国家“人工智能”基础项目重大工程—— “人工智能基础资源公共服务平台”建设任务及国家“人工智能”产业化项目重大工程—— “人脸识别系统产业化应用平台”的建设任务。

    2018年3月,云从科技更是与津巴布韦政府签订框架协议,计划在安防、交通、教育、金融、国民数据库上输出中国人工智能技术,支持国家“一带一路”战略。

    此外,云从科技还将通过 “一个平台、三个中心”,在技术创新、服务平台、云+端服务、城市大脑等多个方面支持国家战略推进,推动我国的计算机视觉及人工智能技术应用位居国际一流水平。

    作为国家级开发开放新区、重庆经济社会发展的领头羊和排头兵,两江新区以云从科技等人工智能企业为典型,依托已建成的全市最大数字经济产业园,正全面发力挖掘大数据、智能化的商用、政用和民用价值,引领经济转型升级,提升政府治理能力,服务民生社会事业。

    (记者 王丹)

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    跨镜追踪技术三个权威数据集简介:

    Market-1501

    该数据集在清华大学校园中采集,图像来自6个不同的摄像头,其中有一个摄像头为低像素。同时该数据集提供训练集和测试集。训练集包含12,936张图像,测试集包含19,732 张图像。图像由检测器自动检测并切割,包含一些检测误差(接近实际使用情况)。训练数据中一共有751人,测试集中有750人。所以在训练集中,平均每类(每个人)有17.2张训练数据。

    DukeMTMC-reID

    该数据集在杜克大学内采集,图像来自8个不同摄像头。该数据集提供训练集和测试集。 训练集包含16,522张图像,测试集包含 17,661 张图像。训练数据中一共有702人,平均每类(每个人)有23.5 张训练数据。是目前最大的行人重识别数据集,并且提供了行人属性(性别/长短袖/是否背包等)的标注。

    CUHK03

    该数据集在香港中文大学内采集,图像来自2个不同摄像头。该数据集提供 机器检测和手工检测两个数据集。 其中检测数据集包含一些检测误差,更接近实际情况。平均每个人有9.6张训练数据。

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