雷鋒網(wǎng)按，近日，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的國(guó)際頂會(huì) CVPR 2020 首次以線上形式拉開(kāi)帷幕。

在本屆 CVPR 大會(huì)與智能交通關(guān)系最緊密的 AI CITY Challenge 和 MOTS Challenge 兩大挑戰(zhàn)賽中，百度表現(xiàn)突出，斬獲 4 項(xiàng)世界冠軍及 1 個(gè)榜單冠軍，并成功衛(wèi)冕 1 項(xiàng)冠軍。

具體來(lái)說(shuō)，AI CITY 智慧城市挑戰(zhàn)賽由英偉達(dá)、亞馬遜、馬里蘭大學(xué)等主辦，主要集中在交通相關(guān)的車(chē)輛跟蹤、再識(shí)別、異常事件分析等應(yīng)用場(chǎng)景。

AI CITY 智慧城市挑戰(zhàn)賽的 4 項(xiàng)比賽中，全球共有 315 支隊(duì)伍參加，其中不乏阿里、滴滴、松下、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等科技巨頭和高校。在以下 3 場(chǎng)競(jìng)賽中，百度均取得了冠軍的成績(jī)：

• 車(chē)流統(tǒng)計(jì)（Track 1：Multi-Class Multi-Movement Vehicle Counting）；

• 車(chē)輛再識(shí)別（Track 2：City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification）；

• 異常事件檢測(cè)（Track 4：Traffic Anomaly Detection）。

百度勇奪AI CITY挑戰(zhàn)賽三項(xiàng)冠軍

其中，百度在今年的車(chē)輛重識(shí)別賽道蟬聯(lián)冠軍，異常事件檢測(cè)最終得分超第二名近 50%。

百度之所以能取得如此成績(jī)，要?dú)w功于其技術(shù)創(chuàng)新：

• 在車(chē)流統(tǒng)計(jì)任務(wù)中，提出平滑馬氏距離、漏檢框召回優(yōu)化等多目標(biāo)跟蹤改進(jìn)算法，結(jié)合基于軌跡形狀相似度的車(chē)道分類(lèi)方法，整體方案綜合指標(biāo)達(dá)到 91.8%；

• 在車(chē)輛再識(shí)別任務(wù)中，通過(guò)采用 3D 渲染數(shù)據(jù)編輯、復(fù)雜負(fù)樣本增強(qiáng)、多信息融合等技術(shù)，最終 mAP 指標(biāo)大幅領(lǐng)先第二名 6% 以上；

• 在異常事件檢測(cè)任務(wù)中，提出雙向多粒度融合異常檢測(cè)算法，使得異常事件準(zhǔn)確率高達(dá) 98% 以上。

雷鋒網(wǎng)了解到，上述技術(shù)均已應(yīng)用于百度自研的智能交通系統(tǒng)，該系統(tǒng)整合了檢測(cè)、跟蹤、3D 定位、分割、身份重識(shí)別、事件分析在內(nèi)的一攬子視覺(jué)技術(shù)。

MOTS (Multi-Object Tracking and Segmentation) 多目標(biāo)跟蹤與實(shí)例分割挑戰(zhàn)賽則由德國(guó)慕尼黑大學(xué)、德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)、ETH聯(lián)合舉辦。其中，MOT（多目標(biāo)追蹤）是視頻理解和分析領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能交通等實(shí)際場(chǎng)景。

KITTI-MOTS 是自動(dòng)駕駛權(quán)威數(shù)據(jù)集 KITTI 中多目標(biāo)跟蹤任務(wù)的擴(kuò)展，包括 21 段訓(xùn)練視頻以及 29 段測(cè)試視頻，每一段視頻均提供了所有物體（人和車(chē)）的實(shí)例分割標(biāo)注，成為首個(gè)同時(shí)提供實(shí)例分割以及多目標(biāo)跟蹤標(biāo)注的公開(kāi)數(shù)據(jù)集。

今年，百度同時(shí)參加了 MOTS 和 MOT 競(jìng)賽任務(wù)，并在 KITTI-MOTS 賽道以及 MOT20 榜單中斬獲第一。

百度拿下KITTI-MOTS競(jìng)賽冠軍和MOT20榜單冠軍

其中，在 KITTI-MOTS 競(jìng)賽中，百度提出了新型方法 PointTrack++，并且在行人和車(chē)輛兩個(gè)類(lèi)別中均取得冠軍。PointTrack++ 包括視頻實(shí)例分割、掩膜特征提取以及多目標(biāo)關(guān)聯(lián)跟蹤等技術(shù)，突破性地把 3D 點(diǎn)云分析融入 2D MOTS 任務(wù)之中，首次實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線的 MOTS 算法，并在車(chē)輛場(chǎng)景測(cè)評(píng)指標(biāo)上領(lǐng)先第二名 3 個(gè)百分點(diǎn)以上，實(shí)現(xiàn) SOTA 結(jié)果。

繼去年 MOT16 奪冠之后，百度繼續(xù)在 2020 年最新的多目標(biāo)追蹤榜單 MOT20 上進(jìn)行了測(cè)試，并取得了第一名的成績(jī)。相比往年，MOT20 使用一批全新的訓(xùn)練/測(cè)試數(shù)據(jù)集，場(chǎng)景行人高度密集，難度更大。

KITTI-MOTS競(jìng)賽中算法可視化展示

左圖為MOT16算法可視化展示，右圖為MOT20算法可視化展示

在很大程度上來(lái)說(shuō)，百度本次的表現(xiàn)與飛槳的強(qiáng)力支撐密不可分，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

• 挑戰(zhàn)賽使用的檢測(cè)模型均基于 PaddleDetection 而打造；

• 飛槳豐富且領(lǐng)先的預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)模型和完備的操作池，大幅縮短開(kāi)發(fā)高精度模型的周期；

• PaddleClas SOTA 模型豐富，為快速構(gòu)建再識(shí)別任務(wù)提供了保障。

而且，挑戰(zhàn)賽冠軍模型已面向公眾開(kāi)放，并且成功應(yīng)用到了國(guó)內(nèi)首個(gè)民用 Robotaxi 的車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)之中。借助 PaddleLite 定制化提升模型性能，在算力有限的情況下也可保障系統(tǒng)魯棒運(yùn)行。

在目前火熱的新基建背景下，智能交通領(lǐng)域備受關(guān)注。

在這一方面，百度 Apollo 智能交通已落地長(zhǎng)沙和滄州，并且正在推進(jìn)與其他城市的相關(guān)合作。

百度 AI 新基建版圖

「ACE 交通引擎」Apollo 智能交通方案通過(guò)統(tǒng)一的底座支持多種應(yīng)用，是全球第一個(gè)具有路側(cè)全息感知能力的自動(dòng)駕駛車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)，并服務(wù)于 Robotaxi 車(chē)隊(duì)的日常開(kāi)放道路測(cè)試運(yùn)營(yíng)。

基于上述同一套軟硬件系統(tǒng)的智能路口輸出更精準(zhǔn)的交通流指標(biāo)感知結(jié)果，支持實(shí)現(xiàn)更智能的信號(hào)燈優(yōu)化控制，顯著緩解高峰期干線擁堵，實(shí)現(xiàn)「燈看車(chē)、燈看人」的智能信號(hào)燈感應(yīng)式控制，并通過(guò)百度地圖手機(jī)APP服務(wù)于廣大出行用戶。

雷鋒網(wǎng)獲悉，百度智能城市也已經(jīng)逐漸落地北京、重慶等地，百度的技術(shù)布局也新基建的浪潮中發(fā)揮重要作用。

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