时隔今年三月份跨镜跟踪（ReID）、3D人体修复技术、自然语言处置技术分别建构世界纪录后，人工智能“国家队”云从科技再行一次排在全球。同时，这也是云从科技第十四次取得世界冠军。10月27日-11月2日，在ICCV 2019 Workshop举行的 Vision Meets Drone: A Challenge（全称：VisDrone 2019）挑战赛上，云从科技研究院与中科院信息工程研究所葛仕明研究员团队（以下全称“牵头研究团队”）取得了Task3“单目标追踪挑战（Single Object Tracking, SOT）”冠军，再度创下此项目的世界纪录。
随着无人机作为视觉数据采集设备已较慢而普遍的部署到城市、农业、航空等应用领域，对无人机平台搜集的视觉数据展开分析和解读的市场需求显得越发急迫。云从科技参予单目标追踪挑战赛的成果，不仅对计算机视觉甚至人工智能技术是更进一步的推展，也对视频监控、嵌入式、自动驾驶、虚拟现实等场景都具备最重要意义。
今后，云从科技将之后以人工智能技术与人机协同平台为基础，通过行业领先的人工智能、理解计算出来与大数据技术构成的统合解决方案，增进绿在智能下的未来城市建设。VisDrone2019 挑战赛ICCV 2019国际计算机视觉大会由 IEEE 主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）相提并论计算机视觉方向的三大顶级会议，归属于CCF A 类会议。此次VisDrone 2019（无人机目标检测）挑战赛，要从无人机提供的视觉数据中展开物体检测和追踪，更有了来自海内外著名高校、科研机构和企业，还包括中科院、清华大学、马里兰大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、云从科技、三星研究院等将近百支队伍参赛。本届挑战赛包括了四个任务，牵头研究团队参与了“任务3：单目标追踪挑战”，最后在众多参赛队中脱颖而出取得冠军。
VisDrone 2019数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队搜集，全部基准数据集由无人机捕捉，还包括288个视频片段，总共还包括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）的手动标示板构成。
为了让参赛队伍需要更加有效地利用数据，数据集还获取了场景可见性、对象类别和遮盖等最重要属性。因此，本届赛题难题诸多。牵头研究团队在“任务3：单目标追踪挑战”中，不仅要处置训练集、检验集、测试集等大量数据，还要解决数据中的低分辨率、长年遮盖、照相机运动模糊不清等艰难。任务3：单目标追踪挑战建构世界新纪录经过重复训练与测试，牵头研究团队最后明确提出了改良的准确目标状态估算算法：ED-ATOM。
方法里面包括两个模块：目标估算和物体分类。其中，目标估算模块用于IOU预测网络、ResNet-18网络和ImageNet等数据集来做到实训练，同时用于较低光照图像增强算法处置原始数据，离线精调模型后再行在线基于追踪状态的搜寻策略改良鲁棒性。物体分类模块则用于数据强化的方法，展开在线数据扩展，以便于分类模型的可推广性。
同时基于追踪状态的有效地搜寻策略，改良稳健性。最后，融合IE（图像增强）、ED（通过强化数据训练的IOU预测网络）、DA（在线数据强化）、LT（长年追踪）几种方法的ED-ATOM算法，获得了拟合成绩，创下了世界纪录。运用微光图像增强方法实施暗部跟踪训练，通过有所不同方法的测试，确认效果最佳方案；运用数据扩展方案，在目标外观发生变化的情况下，通过旋转、旋转、图形、拓扑、转动、模糊不清等强化方法，提升追踪自适应性；在面临相当严重的不出视野和几乎遮盖的追踪情况下，用于长年追踪方案，可以自适应搜寻区域，提升追踪稳健性。通过ED-ATOM算法，我们可以构建在低分辨率、长年遮盖、摄像机运动/运动模糊不清等情况下的有效地可视化，从而超过锁定目标、预判行动等效果。
高质量追踪分数该成果的获得是牵头研究团队联合的希望，一直坚决人工智能在实际场景运用中的技术研究与创意。云从科技产卵自中科院重庆研究院，与中科院堪称一脉相承。
作为人工智能领域的智能服务领军企业，云从科技更有并享有全球最杰出的人才。在广州、重庆、上海、苏州、成都等地都正式成立了研发中心，研发人员多达1000名，获取了核心技术产品研发能力。
同时与各大学、研究院等正式成立牵头实验室，掌控最前沿的核心技术研发能力。实力雄厚的人才与技术储备，为云从科技再度建构世界纪录获取强劲动力。执着技术创新的同时，云从科技一直坚决技术场景简化的落地应用于。ED-ATOM算法的明确提出，对今后安防探测、行人追踪、安全性检测等方面的产品研发，将充分发挥更加有价值的起到。
例如在智能安防方面，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于系统。新的算法的融合，让有可能的移动末端（无人机或者自律系统）上获得应用于的机会大大提高。
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