繼今年三月份跨鏡追蹤（ReID）、3D人體重建技術、自然語言處理技術分別創造世界紀錄后，人工智能“國家隊”云從科技再一次領跑全球。同時，這也是云從科技第十四次獲得世界冠軍。

10月27日-11月2日，在ICCV 2019 Workshop舉辦的 Vision Meets Drone: A Challenge（簡稱：VisDrone 2019）挑戰賽上，云從科技研究院與中科院信息工程研究所葛仕明研究員團隊（以下簡稱“聯合研究團隊”）獲得了Task3“單目標跟蹤挑戰（Single Object Tracking, SOT）”冠軍，再次刷新此項目的世界紀錄。



隨著無人機作為視覺數據采集設備已快速而廣泛的部署到城市、農業、航空等應用領域，對無人機平臺收集的視覺數據進行分析和理解的需求變得愈發迫切。云從科技參與單目標跟蹤挑戰賽的成果，不僅對計算機視覺甚至人工智能技術是進一步的推動，也對視頻監控、人機交互、自動駕駛、虛擬現實等場景都具有重要意義。

今后，云從科技將繼續以人工智能技術與人機協同平臺為基礎，通過行業領先的人工智能、認知計算與大數據技術形成的整合解決方案，促進泛在智能下的未來城市建設。

VisDrone2019 挑戰賽

ICCV 2019國際計算機視覺大會由 IEEE 主辦，與計算機視覺模式識別會議（CVPR）和歐洲計算機視覺會議（ECCV）并稱計算機視覺方向的三大頂級會議，屬于CCF A 類會議。

此次VisDrone 2019（無人機目標檢測）挑戰賽，要從無人機獲取的視覺數據中進行物體檢測和跟蹤，吸引了來自海內外知名高校、科研機構和企業，包括中科院、清華大學、馬里蘭大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、云從科技、三星研究院等近百支隊伍參賽。

本屆挑戰賽包含了四個任務，聯合研究團隊參加了“任務3：單目標跟蹤挑戰”，最后在眾多參賽隊中脫穎而出獲得冠軍。


VisDrone 2019數據集由天津大學機器學習與數據挖掘實驗室的AISKYEYE團隊收集，全部基準數據集由無人機捕獲，包括288個視頻片段，總共包括261908幀和10209個靜態圖像。

這些幀由260多萬個常用目標（如行人、汽車、自行車和三輪車）的手動標注框組成。為了讓參賽隊伍能夠更有效地利用數據，數據集還提供了場景可見性、對象類別和遮擋等重要屬性。

因此，本屆賽題難點諸多。聯合研究團隊在“任務3：單目標跟蹤挑戰”中，不僅要處理訓練集、驗證集、測試集等大量數據，還要克服數據中的低分辨率、長期遮擋、相機運動模糊等困難。

創造世界新紀錄

經過反復訓練與測試，聯合研究團隊最終提出了改進的精確目標狀態估計算法：ED-ATOM。方法里面包含兩個模塊：目標估計和物體分類。

其中，目標估計模塊使用IOU預測網絡、ResNet-18網絡和ImageNet等數據集來做預訓練，同時使用低光照圖像增強算法處理原始數據，離線精調模型后再在線基于跟蹤狀態的搜索策略改進魯棒性。

物體分類模塊則使用數據增強的方法，進行在線數據擴充，以便于分類模型的可推廣性。同時基于跟蹤狀態的有效搜索策略，改進穩健性。

最終，結合IE（圖像增強）、ED（通過增強數據訓練的IOU預測網絡）、DA（在線數據增強）、LT（長期跟蹤）幾種方法的ED-ATOM算法，取得了最優成績，刷新了世界紀錄。



運用微光圖像增強方法實行暗部追蹤訓練，通過不同方法的測試，確定效果最佳方案；
運用數據擴充方案，在目標外觀發生變化的情況下，通過翻轉、平移、縮放、仿射、旋轉、模糊等增強方法，提高跟蹤自適應性；

在面對嚴重的不在視野和完全遮擋的跟蹤情況下，使用長期跟蹤方案，可以自適應搜索區域，提高跟蹤穩健性。
通過ED-ATOM算法，我們可以實現在低分辨率、長期遮擋、攝像機運動/運動模糊等情況下的有效可視化，從而達到鎖定目標、預判行動等效果。

該成果的取得是聯合研究團隊共同的努力，始終堅持人工智能在實際場景運用中的技術研究與創新。云從科技孵化自中科院重慶研究院，與中科院可謂一脈相承。

作為人工智能領域的智能服務領軍企業，云從科技吸引并擁有全球最優秀的人才。在廣州、重慶、上海、蘇州、成都等地都成立了研發中心，研發人員超過1000名，提供了核心技術產品研發能力。同時與各大學、研究院等成立聯合實驗室，掌握最前沿的核心技術研發能力。雄厚的人才與技術儲備，為云從科技再次創造世界紀錄提供強大動力。

追求技術創新的同時，云從科技始終堅持技術場景化的落地應用。ED-ATOM算法的提出，對今后安防偵測、行人跟蹤、安全檢測等方面的產品研發，將發揮更有價值的作用。

例如在智能安防方面，云從科技研發的智能安防管理系統是一套以人為核心的基于物聯網、人工智能和大數據技術的智能化應用系統。新算法的融合，讓可能的移動端（無人機或者自主系統）上得到應用的機會大大提升。