近日，大華股份在行人重識別算法上取得重大突破：在三個國際權威的行人重識別數據集Market1501、DukeMTMC-reid和CUHK03上，mAP關鍵指標分別達到88.58%、79.59%、77.18%，全部取得目前評測機構已公布成績的企業和研究機構中最高記錄。2018年，大華股份在國際競賽中已斬獲目標檢測、多目標跟蹤、目標分割、場景流和光流等多項第一。
在以圖搜圖應用中，采用對輸入的圖片進行特征提取，然后在超大規模的圖片庫中檢索比對，從中搜索出相似度最高的圖片序列。在實際場景中，需要識別出拍攝圖像中的檢索目標，并解決受到的環境、尺度、遮擋、姿態、視角、形變等因素的影響，行人重識別技術作為以圖搜圖應用的核心人工智能技術之一，是一個既具有研究價值又有挑戰性的課題。
大華股份經過多年的技術積累，對算法進行了持續優化，提出了創新技術方案：基于人體結構的分塊模型，提取顯著的局部特征；融合多層語義信息，學習不同層級特征，使得特征更具表達能力；利用空間注意力模型解決局部特征對齊問題。
（圖片來源自網絡，如有侵權，請聯系刪除。）
?基于人體結構的分塊模型
該項技術已經成功應用于大華視頻結構化相機和視頻結構化解析服務器，在超大規模行人、非機動車和機動車的以圖搜圖性能方面保持行業領先水平。
2018年北京安博會開幕在即，大華股份在人工智能領域諸多新產品及新技術也將華麗登場，歡迎前去參觀及體驗。
在以圖搜圖應用中，采用對輸入的圖片進行特征提取，然后在超大規模的圖片庫中檢索比對，從中搜索出相似度最高的圖片序列。在實際場景中，需要識別出拍攝圖像中的檢索目標，并解決受到的環境、尺度、遮擋、姿態、視角、形變等因素的影響，行人重識別技術作為以圖搜圖應用的核心人工智能技術之一，是一個既具有研究價值又有挑戰性的課題。
大華股份經過多年的技術積累，對算法進行了持續優化，提出了創新技術方案：基于人體結構的分塊模型，提取顯著的局部特征；融合多層語義信息，學習不同層級特征，使得特征更具表達能力；利用空間注意力模型解決局部特征對齊問題。
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該項技術已經成功應用于大華視頻結構化相機和視頻結構化解析服務器，在超大規模行人、非機動車和機動車的以圖搜圖性能方面保持行業領先水平。
2018年北京安博會開幕在即，大華股份在人工智能領域諸多新產品及新技術也將華麗登場，歡迎前去參觀及體驗。
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