近日，在國(guó)際多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域最具權(quán)威的測(cè)評(píng)平臺(tái)—— MOT Challenge (Multiple Object Tracking)競(jìng)賽中，小視科技一舉突破谷歌、微軟、Facebook、Amazon、NEC、MIT等國(guó)際知名機(jī)構(gòu)的壟斷地位，提出MiniTrack追蹤方案，在8項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的國(guó)際排名中位列第一。其中，核心技術(shù)指標(biāo)MOTA、HOTA均位列第一。

 小視科技Mini Track追蹤方案多項(xiàng)指標(biāo)位列第一

（加粗文字表示當(dāng)前榜單最佳指標(biāo)）

MOT Challenge由阿德萊德大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院以及達(dá)姆施塔特工業(yè)大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)辦，是國(guó)際多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域最權(quán)威的測(cè)評(píng)平臺(tái)，可謂是CV界的“兵家必爭(zhēng)之地”。近年來，全球各大AI研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)在此展開技術(shù)角逐，比拼算法硬實(shí)力。迄今為止，已有100多家機(jī)構(gòu)參與測(cè)評(píng)。

 

能夠在群雄逐鹿的MOT國(guó)際賽場(chǎng)上脫穎而出，并非易事。

一方面，參評(píng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)實(shí)力均處于世界領(lǐng)先水平，競(jìng)爭(zhēng)十分激烈；另一方面，多目標(biāo)追蹤需要處理復(fù)雜光線、視線遮擋、模糊等棘手情況。由于技術(shù)尚未成熟，準(zhǔn)確率低、速度慢、運(yùn)動(dòng)模糊、ID跳變等問題普遍存在，挑戰(zhàn)極高。

 

小視科技沿用Tracking-by-detection追蹤框架，針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、時(shí)域關(guān)聯(lián)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種smooth-association方法，追蹤方法在MOT2017比賽中取得排名第一的優(yōu)秀結(jié)果。

Tracking-by-detection pipeline

在多目標(biāo)跟蹤中，一般情況下，目標(biāo)遮擋、小目標(biāo)、模糊等外在因素均會(huì)造成檢測(cè)器性能下降。smooth-association通過綜合考量跟蹤目標(biāo)變化情況以及目標(biāo)檢測(cè)器輸出的變化情況，可有效應(yīng)對(duì)此類問題，提升多目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定性。

smooth-association對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行了序列化的分析，根據(jù)檢測(cè)器輸出的穩(wěn)定性，在進(jìn)行相似度匹配以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)時(shí)采用多級(jí)動(dòng)態(tài)匹配的方式，更加有效地降低檢測(cè)器的不穩(wěn)定因素對(duì)追蹤器的影響。

 Single threshold match & dynamic threshold match in tracking procedure

在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的大規(guī)模生產(chǎn)應(yīng)用過程中，尤其在細(xì)粒度視頻結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域，多目標(biāo)追蹤是技術(shù)要求極高的基礎(chǔ)性分析任務(wù)，該技術(shù)作為必備環(huán)節(jié)，貫穿于各種視頻分析任務(wù)。一方面，追蹤技術(shù)能夠在序列分析中提高目標(biāo)召回率、補(bǔ)償檢測(cè)精度；另一方面，追蹤算法提供了場(chǎng)景目標(biāo)在時(shí)間序列上的一致性標(biāo)簽，使得算法方案在時(shí)域空域維度上能對(duì)目標(biāo)進(jìn)行立體分析。此外，作為一項(xiàng)實(shí)時(shí)分析的算法單元，多目標(biāo)追蹤對(duì)性能也提出極致要求。

十八大以來，國(guó)家高度重視關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新攻關(guān)?！妒奈逡?guī)劃綱要》提到：“展望2035年，我國(guó)將在關(guān)鍵核心技術(shù)上實(shí)現(xiàn)重大突破，進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列?！?022年3月，李克強(qiáng)在全國(guó)人大作《政府工作報(bào)告》時(shí)指出，要深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，持續(xù)推進(jìn)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。

小視科技專注技術(shù)創(chuàng)新，近年來已累計(jì)自研視覺算法200余種，獲得視覺相關(guān)算法專利近90篇。小視自研算法覆蓋智能視頻監(jiān)控下的流量統(tǒng)計(jì)、異常行為識(shí)別等眾多任務(wù)，為業(yè)務(wù)后續(xù)的事件預(yù)警、智能決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。相關(guān)技術(shù)已落地于智慧社區(qū)、智慧校園、智慧園區(qū)等諸多場(chǎng)景中，廣泛覆蓋全國(guó)主要省市。

在江蘇、重慶、遼寧等地的智慧社區(qū)中，小視以追蹤算法賦能智能感知硬件，實(shí)現(xiàn)高空拋物識(shí)別、人員聚集識(shí)別、車輛檢測(cè)、消防占道、遛狗未牽繩識(shí)別等功能，協(xié)助社區(qū)從人防走向智慧技防。

 

小視科技在重慶建設(shè)智慧社區(qū)

 

小視科技在江蘇省建設(shè)智慧技防小區(qū)

小視科技協(xié)助江蘇、浙江、河南、廣東、山西、遼寧等省市的300余所學(xué)校實(shí)現(xiàn)智慧升級(jí)，系統(tǒng)具備學(xué)生奔跑與打架行為識(shí)別、人群聚集識(shí)別、闖入危險(xiǎn)區(qū)告警等多種功能，助力校園安防。

 

小視科技為杭州一小學(xué)建設(shè)智慧校園

沈陽渾南區(qū)政府的智慧園區(qū)項(xiàng)目中，小視科技實(shí)現(xiàn)智能考勤、智能防疫、智能安防、智能就餐、智能會(huì)議簽到六大功能。此外，通過AI賦能全區(qū)數(shù)千攝像頭，渾南區(qū)內(nèi)的視頻監(jiān)控能夠?qū)?jīng)營(yíng)占道、共享單車違規(guī)停放、機(jī)動(dòng)車違停等現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)抓拍識(shí)別、數(shù)據(jù)采集與智能分析，實(shí)現(xiàn)城市智慧治理。

 

小視科技在沈陽建設(shè)智慧園區(qū)

作為江蘇省人工智能代表性企業(yè)之一，小視科技定位“智慧視覺全場(chǎng)景生態(tài)服務(wù)商”，致力于為數(shù)字生活、數(shù)字城市、數(shù)字產(chǎn)業(yè)等場(chǎng)景提供數(shù)字服務(wù)。自2015年成立以來，小視科技先后獲得江蘇省計(jì)算機(jī)視覺工程研究中心、江蘇省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、江蘇省專精特新小巨人等榮譽(yù)，獲得NIST國(guó)際人臉識(shí)別競(jìng)賽FRVT，全球綜合排名第七，開放場(chǎng)景全球第二。

此次在MOT Challenge中登頂榜首，是對(duì)小視科技多目標(biāo)追蹤技術(shù)的充分肯定，也印證了小視在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中強(qiáng)勁的算法實(shí)力。未來，小視科技也將深入推進(jìn)多目標(biāo)追蹤技術(shù)的場(chǎng)景應(yīng)用，助力各行各業(yè)智能化升級(jí)。

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