近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)的雙目立體匹配算法，刷新了KITTI Vision Benchmark中雙目立體匹配競(jìng)賽的最好成績(jī)，超越了其它一流AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，以及ICCV、ECCV、CVPR相關(guān)論文中的雙目立體匹配研究成果，這標(biāo)志著大華股份在雙目立體匹配算法領(lǐng)域處于領(lǐng)先水平。
大華股份在AI技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)耕耘與創(chuàng)新，不斷提升算法、算力的核心競(jìng)爭(zhēng)力。2018年，大華股份取得道路分割、車(chē)輛跟隨、多目標(biāo)跟蹤、3D目標(biāo)檢測(cè)、人體檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、場(chǎng)景流、光流、行人檢索等12項(xiàng)全球AI排行榜第一；2019年，大華股份取得行人重識(shí)別、目標(biāo)實(shí)例分割、圖像語(yǔ)義分割、步態(tài)識(shí)別、遙感圖像分析等十項(xiàng)全球AI排行榜第一。2020年初，大華股份在 MIT Scene Parsing Benchmark場(chǎng)景解析任務(wù)中取得了第一。本次在雙目立體匹配算法領(lǐng)域再次取得新突破。大華股份積極加速AI技術(shù)成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，賦能行業(yè)智能化升級(jí)。
大華股份AI最新雙目立體匹配算法評(píng)測(cè)全球排名第一（提交時(shí)間：2020.04.07）
（截圖來(lái)源：www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=stereo）
關(guān)于KITTI：
KITTI數(shù)據(jù)集由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國(guó)技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國(guó)際上最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評(píng)測(cè)立體匹配(stereo)、光流(flow)、場(chǎng)景流(sceneflow)、視覺(jué)里程計(jì)(visual odometry)、物體檢測(cè)(object detection)和跟蹤(tracking)、道路分割(road)、語(yǔ)義分割(semantics)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在車(chē)載環(huán)境下的性能。KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場(chǎng)景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多包含15輛車(chē)和30個(gè)行人，且存在不同程度的遮擋與截?cái)唷?/P>
雙目立體匹配：
雙目立體匹配是場(chǎng)景三維感知的重要手段，在3D重建，智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、AR等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。雙目立體匹配算法通過(guò)對(duì)左右目相機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行相似性匹配，并獲得視差圖，隨后根據(jù)立體幾何原理推測(cè)場(chǎng)景深度。
在本次國(guó)際測(cè)評(píng)中，大華基于自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，開(kāi)發(fā)了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法。該算法采用了ASPP的結(jié)構(gòu)對(duì)輸入圖像進(jìn)行多尺度特征提取，并將傳統(tǒng)的SGM算法融入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。此外，在訓(xùn)練過(guò)程中加入了額外的自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，有效地提高了算法的精度。
輸入圖像（一）
可視化視差圖（一）
誤差圖（一）
輸入圖像（二）
可視化視差圖（二）
誤差圖（二）
△以上圖片為該國(guó)際權(quán)威評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集的立體匹配算法效果圖
大華實(shí)際產(chǎn)品和未來(lái)產(chǎn)品中的應(yīng)用
➢室外3D重建：
場(chǎng)景視差圖
➢起立檢測(cè)：
場(chǎng)景視差圖
本次評(píng)測(cè)中使用的技術(shù)已在大華雙目攝像機(jī)等產(chǎn)品中得到應(yīng)用，提升了雙目攝像機(jī)的捕獲目標(biāo)深度數(shù)據(jù)、目標(biāo)分離等性能，賦能場(chǎng)景化應(yīng)用價(jià)值。
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