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继行人再识别后,澎思科技车辆再识别(Vehicle ReID)技术刷新世界纪录
近日,澎思科技车辆再识别(Vehicle ReID)技术在非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild上的成绩刷新世界纪录,并打破了VCIP 2019车辆再识别大型挑战赛的最好成绩。澎思科技基于自主研发的全局和局部深度特征融合算法模型,实现了车辆再识别算法关键指标平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)和首位命中率(Rank-1 Accuracy)的大幅度提升,在VERI-Wild数据集上平均精度均值mAP达到85.35%。

车辆再识别在智慧城市和公共安全方面有着广泛的应用前景和至关重要的作用,一直是计算机视觉领域研究的焦点。澎思科技持续深化面向场景的AI技术研发与创新,在非受限场景下的车辆再识别取得突破,彰显了公司在落地应用场景化的计算机视觉技术实力。

01.
车辆再识别面临的挑战以及VERI-Wild数据集的推出
 
车辆再识别,也称为车辆检索,旨在找到不同监控场景下的同一辆车。近期随着深度学习技术的发展,车辆再识别算法效率显著提升。然而现有数据集的限制过度简化了车辆再识别面临的现实挑战,使得基于大部分现有数据集开发和评估的ReID模型在真实场景中的泛化能力可能存在问题。真实监控情景中的车辆再识别仍然面临高度视角差异、极端照明条件、复杂背景和不同的摄像头来源等挑战。非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild的推出就致力于解决这些问题。