بعد شهر مارس من هذا العام، عبر تتبع المرايا (ريد)، إعادة الإعمار 3D التكنولوجيا الإنسان، تقنيات معالجة اللغة الطبيعية هي خلق الرقم القياسي العالمي، والذكاء الاصطناعي، "المنتخب الوطني" سحابة من تكنولوجيا مرة واحدة يؤدي مرة أخرى في العالم. في نفس الوقت، وهذا هو بطل العالم من الرابع عشر التكنولوجيا السحابية.

27 أكتوبر - 2 نوفمبر، الرؤية يلتقي الطائرة بدون طيار في ICCV +2019 عقد ورشة عمل: تحدي (اختصار: VisDrone +2019) على التحدي والتكنولوجيا سحابة من معهد الأكاديمية الصينية للعلوم في معهد هندسة المعلومات، وفريق الباحث قه شى مينغ (المشار إليها فيما يلي باسم فاز "فريق البحث المشترك") وTask3 "التحدي مسار واحد الهدف (كائن واحد تتبع، سوت)" بطل، رقما قياسيا عالميا لهذا المشروع مرة أخرى.

مع UAV باعتباره اقتناء المعدات البيانات المرئية وكان الانتشار السريع والواسع النطاق في مجال الحضري، والزراعة، والطيران وغيرها من التطبيقات، ومنصة الطائرات بدون طيار لالبيانات المرئية التي تم جمعها للتحليل وفهم احتياجات تصبح أكثر إلحاحا. التحدي من تتبع التكنولوجيا السحابية تضمن تحقيق هدف واحد، وليس فقط لرؤية الكمبيوتر، وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي حتى مزيدا من الزخم، ولكن أيضا للمراقبة بالفيديو، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب، الطيار الآلي، ومشاهد الواقع الافتراضي لهما أهمية كبيرة.

في المستقبل، وسوف تستمر التكنولوجيا لتلقي بظلالها على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والإنسان والآلة منصة التعاون القائم على الذكاء الاصطناعي الرائدة في صناعة والإدراكية التكامل حلول الحوسبة وتقنيات البيانات الكبيرة شكلت لتعزيز التنمية الحضرية عموم المستقبل في مجال الاستخبارات.

VisDrone2019 التحدي

برعاية ICCV 2019 مؤتمر الرؤية الحاسوب الدولية قبل IEEE، وأعلى ثلاثة المؤتمر على رؤية الحاسوب والمؤتمر الاعتراف نمط (CVPR) والمؤتمر الأوروبي على رؤية الكمبيوتر (ECCV) وقال الاتجاه رؤية الكمبيوتر، الذي ينتمي إلى فئة الاجتماع CCF A.

وVisDrone 2019 (الكشف عن الهدف UAV) التحدي، البيانات المرئية من الطائرات بدون طيار المكتسبة الكشف عن وجوه والتتبع، وقد اجتذب الجامعات المعروفة في الخارج، ومؤسسات البحوث والمؤسسات من بينها، بما في ذلك أكاديمية الصينية للعلوم، جامعة تشينغهوا، ميريلاند جامعة، جامعة إلينوي في أوربانا - شامبين، والمنافسة من التكنولوجيا السحابية، معهد بحوث سامسونج، ما يقرب من مائة فرق.

تحدي يشمل هذا العام أربع مهام، فريق بحث مشترك شارك في "العمل 3: التحدي تتبع الهدف واحد"، وتأتي في النهاية إلى الصدارة في عدد من الفرق للفوز باللقب.

تم حفرها VisDrone 2019 مجموعة البيانات من قبل جامعة تيانجين مختبر التعلم الآلي وفريق AISKYEYE جمع البيانات، وتعيين جميع البيانات المرجعية التي استولت عليها طائرات بدون طيار، بما في ذلك 288 مقاطع الفيديو، بما في ذلك ما مجموعه 261908 والصور الثابتة 10209.

هذه الأطر يدويا 2.6 مليون أهداف شائعة الاستخدام (مثل الناس والسيارات والدراجات الهوائية والدراجة ذات العجلات الثلاث) في مكونات مربع وسيلة الشرح. من أجل فرق لزيادة كفاءة استخدام البيانات، ويوفر مجموعة البيانات أيضا مشهد الرؤية، والطبقات كائن وانسداد والصفات الهامة الأخرى.

ولذلك، فإن العنوان الحالي تطابق العديد من الصعوبات. فريق بحثي مشترك في "المهمة 3: أعزب الهدف المسار التحدي"، وليس فقط للتعامل مع مجموعة التدريب، والمصادقة مجموعات كبيرة من البيانات، ومجموعات اختبار، الخ، ولكن أيضا للتغلب على البيانات دقة منخفضة، على المدى الطويل والمأوى، وطمس حركة الكاميرا وغيرها من الصعوبات.

مهمة 3: هدف واحد التحدي تتبع

إنشاء قياسيا عالميا جديدا

بعد اختبار المتكررة والتدريب، فريق بحث مشترك أخيرا يقدم تحسنت دقة الدولة المستهدفة تقدير الخوارزمية: ED-ATOM. وهناك طريقة التي تتكون من وحدتين: الكائن الهدف وتصنيف المقدرة.

حيث وحدة تقدير التنبؤ الشبكة المستهدفة IOU، ResNet 18 شبكات ومجموعات البيانات الأخرى ImageNet قبل تدريبهم على القيام به، في حين أن استخدام ضوء انخفاض خوارزميات تحسين الصورة معالجة البيانات الخام، لتحسين وتعديل غرامة لو خارج الخط بعد استراتيجية البحث نموذج يقوم على دولة تتبع عصا من.

يستخدم الكائن وحدة تصنيف طريقة تعزيز البيانات، والإثراء البيانات على شبكة الإنترنت، وذلك لتسهيل نموذج تصنيف التكرار. في نفس الوقت مسار الدولة تقوم استراتيجية بحث فعال وتحسين المتانة.

في نهاية المطاف، فإن الجمع بين IE (تحسين الصورة)، ED (تدريب البيانات المعززة من قبل IOU شبكة التنبؤ)، DA (الانترنت تعزيز البيانات)، LT (حافل) ED-ATOM خوارزمية في العديد من الطرق، وتحقيق أفضل النتائج، التحديث الرقم القياسي العالمي.

استخدام منخفض خفيف طريقة تحسين الصورة لتتبع تنفيذ الجزء المظلم من التدريب، عن طريق اختبار أساليب مختلفة لتحديد أفضل البرامج؛

استخدام برنامج التوسع البيانات، في حالة وجود تغيير في مظهر من الهدف، من خلال التقليب، بالغسل، والتكبير، أفيني، تدوير، وطمس، مثل أساليب معززة لتحسين تتبع القدرة على التكيف.

في مواجهة رؤية شديدة لا يتم حظر تماما وتتبع الحالات، واستخدام برنامج التتبع، منطقة البحث على التكيف على المدى الطويل يمكن أن يحسن تتبع متانة.

بواسطة خوارزمية ED-ATOM، يمكننا تحقيق أدنى مستوياته في القرار، وعلى المدى الطويل المأوى، والتصور الفعلي في حالة حركة الكاميرا / الضبابية وهلم جرا، ولتحقيقه المستهدفة، مثل تأثير العمل قبل صدور الحكم.

تتبع عالية نتيجة

النتائج التي تحققت هي جهود مشتركة مشتركة من فريق البحث، وتصر دائما على البحوث التكنولوجية والابتكار في استخدام الذكاء الاصطناعي في المشهد الفعلي. يمكن وصف الغيوم من الأكاديمية الصينية للعلوم والتكنولوجيا حاضنة من معهد بحوث تشونغتشينغ، والأكاديمية الصينية للعلوم مع نفس السلالة.

كشركة خدمات في مجال الذكاء الاصطناعي، سحابة وفقد استقطب أفضل الناس في العالم من علوم والتكنولوجيا. فى قوانغتشو وتشونغتشينغ وشانغهاي وسوتشو وتشنغدو وغيرها من الأماكن اقامة مراكز R & D، والموظفين R & D أكثر من 1000، يوفر R التكنولوجيا الأساسية والقدرة على التطوير. في نفس الوقت انشاء مختبر مشترك مع الجامعات ومعاهد البحوث وغيرها من التكنولوجيا الأساسية لإتقان معظم قدرات R & D المتطورة. احتياطيات وفيرة من المواهب والتكنولوجيا، من سحابة التكنولوجيا لإنشاء سجل العالم مرة واحدة المقدمة مرة أخرى قوة دافعة قوية.

السعي لتحقيق الابتكار التكنولوجي، ولكن التكنولوجيا تلتزم دائما إلى سحابة من مسرح تطبيقات تكنولوجيا الهبوط. ED-ATOM الخوارزمية المقترحة، ومستقبل الكشف عن الأمن، وتتبع للمشاة، واختبارات السلامة وغيرها من جوانب تطوير المنتجات، وسوف تلعب دورا أكثر قيمة.

على سبيل المثال، من حيث الأمن والمخابرات والتكنولوجيا سحابة من البحوث وتطوير نظام إدارة الأمن الذكي عبارة عن مجموعة من الأشياء على أساس، والذكاء الاصطناعي محورها الإنسان والتكنولوجيا بيانات كبيرة، نظم التطبيقات الذكية. التكامل خوارزميات جديدة، دعونا الخطوة قد تنتهي (UAV أو نظام الحكم الذاتي) الفرصة للحصول على التطبيقات على تتعزز بشكل كبير.