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ET城市大脑三项视觉技术论文入选CVPR:不改变摄像头,提高视频识别技术

发布日期:2023-12-14 01:41浏览次数:
本文摘要:在近日举办的年度计算机视觉和模式识别盛会CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)上,阿里云ET城市大脑的三项视觉技术论文选入,与其应用于场景息息相关。CVPR由专业技术学会IEEE(电气和电子工程师协会)主办,是计算机视觉领域全球最不具影响力、内容最全面的顶级学术会议。 据CVPR官网表明,今年大会有多达3300篇论文投稿,其中入学979篇。

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在近日举办的年度计算机视觉和模式识别盛会CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)上,阿里云ET城市大脑的三项视觉技术论文选入,与其应用于场景息息相关。CVPR由专业技术学会IEEE(电气和电子工程师协会)主办,是计算机视觉领域全球最不具影响力、内容最全面的顶级学术会议。

据CVPR官网表明,今年大会有多达3300篇论文投稿,其中入学979篇。非常简单来说,ET城市大脑的三篇论文研究内容分别是:不转变硬件条件,提升视频质量;优化卷积神经网络架构,提升视频计算出来效率;从局部看整体,利用GAN增加样本标示来训练视频辨识。

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阿里云ET城市大脑是城市级的人工智能中枢,早已在杭州、衢州、澳门、吉隆坡等11个城市落地。摄像头是ET城市大脑感官城市运营状态的最重要入口。以杭州举例,杭州城市大脑已接管249路监控球机,覆盖面积700多个道路断面,视频报警准确率约95%以上,获释侦察警力大约200余名,并能构建人工侦察无法做的365天24小时平日。

2018年底,预计将有1700路视频终端杭州城市大脑,覆盖面积全城43%的道路范围,上线后,监控覆盖面积区域将需要人工侦察。但通过视频看城市也面对着许多问题,例如,早期加装的标清球机摄像头分辨率较低、噪点多、监控角度不确认,尤其在行人、非机动车检测上为视频分析带给了相当大挑战,如何在不转变摄像头硬件的前提下,提升视频辨识的准确度和效率?在攻下这一难题的过程中,费伊一系列世界级的顶尖技术。目前,在全球性的车辆检测、行人检测与辨识算法排行榜上,ET城市大脑视觉智能团队都占有第一位。

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去年,还有三项技术论文选入另一国际顶级学术会议ACM Multimedia,牵涉到交通事故辨识、人流轨迹辨别、交通数据样本等研究领域。阿里巴巴机器智能实验室副主任华先胜回应,通过普通的摄像头,城市大脑需要背诵各种车辆及行人的运营状态和轨迹,这一视频数据处理的规模全球少见。城市大脑的应用于场景是许多技术研究的起点,研究成果也将协助到城市大脑落地,是人工智能领域的“登月计划”。

华先胜是ET城市大脑视觉智能负责人,此外还是IEEE(国际电气与电子工程师协会)院士,是视觉辨识和搜寻领域的国际级权威学者。此次CVPR上,华先胜做到了两次主题报告演说,详尽阐释了城市大脑背后的视觉技术,最后构建全面、动态、全量地优化决策、预测和介入。目前已发售天曜、天鹰、天机这三大视觉技术产品及天擎这一大规模视觉计算出来平台,解决问题交通事件动态感官、行人辨识、车辆行人流量预测问题。全球权威咨询与服务机构Forrester曾公布《New Tech: Computer Vision Software For AI In China, Q1 2018》报告,对国内机器视觉厂商展开了一轮全面评估,阿里云被入选最弱阵营。

作为首批国家新一代人工智能开放平台,未来ET城市大脑还将向与城市管理有关的全部生态参与者开放平台上的AI能力,引导技术产卵和产业发展,更佳地提高城市管理模式。版权文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。


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