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中科院团队斩获ICCV 2019无人机目标检测冠军 |
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![](/upload/news/images/2019/11/20191111153943881.jpg)
获奖证书
10月27日~11月2日,由美国电气和电子工程师学会(IEEE)主办的2019国际计算机视觉大会(ICCV 2019)在韩国首尔召开。在ICCV 2019的“视觉遇上无人机:挑战”(VisDrone 2019)挑战赛上,云从科技研究院与中科院信息工程研究所研究员葛仕明团队获得了Task3“单目标跟踪挑战”(SOT)的冠军,并刷新了此项目的世界纪录。
云从科技孵化自中科院重庆绿色智能技术研究院,此次参赛VisDrone 2019,与葛仕明团队组成中科院联合研究团队(以下简称联合研究团队)。据了解,VisDrone 2019的挑战项目是“无人机目标检测”,要求实现从无人机获取的视觉数据中进行物体检测和跟踪。
VisDrone 2019数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集,全部基准数据集由无人机捕获,共288个视频片段,包括261908帧和10209个静态图像。这些帧由260多万个常用目标(如行人、汽车、自行车和三轮车)的手动标注框组成。
为了让参赛队伍能够更有效地利用数据,数据集还提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。这就要求参赛模型不仅要处理训练集、验证集、测试集等大量数据,还要克服数据中的低分辨率、长期遮挡、相机运动模糊等困难。
联合研究团队经过反复训练和测试,提出了一种改进的精确目标状态估计算法“ED-ATOM”。该算法包括“目标估计”和“物体分类”两个模块,其中目标估计模块在使用数据集做预训练的同时,使用低光照图像增强算法处理原始数据;物体分类模块则使用数据增强方法,进行在线数据扩充,同时基于跟踪状态的有效搜索策略改进稳健性。
此次VisDrone 2019吸引了包括清华大学、马里兰大学、三星研究院等来自海内外知名高校、科研机构和企业的近百支队伍参赛。最终,联合研究团队提出的结合了图像增强、通过增强数据训练的IOU预测网络、在线数据增强、长期跟踪等几种方法的ED-ATOM算法取得了最优成绩,获得冠军并刷新了世界纪录。
“ED-ATOM算法的提出,对今后安防侦测、行人跟踪、安全检测等方面的产品研发,将发挥许多有价值的作用。”云从科技联合创始人姚志强举例说,在智能安防方面,云从科技研发的智能安防管理系统是一套以人为核心的基于物联网、人工智能和大数据技术的智能化应用系统。新算法的融合,让潜在的移动端(无人机或者自主系统)上得到应用的机会大大提升。
此外,姚志强认为,随着无人机作为视觉数据采集设备被广泛地部署到城市、农业、通用航空等应用领域,对无人机平台收集的视觉数据进行分析和理解的需求变得愈发迫切,“这次挑战赛的成果对视频监控、人机交互、自动驾驶、虚拟现实等场景都具有借鉴意义”。
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