【项目动态】深兰再度折桂ACM MM 2020 ,赋能自动驾驶和安防监测领域

2020-10-23 阅读

人工智能正在为新媒体发展插上智慧的翅膀。自去年在ACM MM (多媒体领域的国际顶级会议)上折桂成为全球焦点后,深兰科技日前再传捷报,在美国西雅图举行的ACM MM 2020大会上,深兰获得Video Relation Understanding竞赛/视频目标检测任务的第一名,以及异常事件检测挑战赛/常规异常事件检测任务的第三名的佳绩。

此次获奖方案均对现实应用场景有着实际意义,将有效提升自动驾驶、安防监测等领域的安全性。

随着国内AI自动驾驶和AI安防监控的快速发展,越来越多城市开始“试水”人工智能自动驾驶赋能民生工程。对此,深兰科技所研发的熊猫智能公交车已获得多个城市首批、首张或唯一自动驾驶开放道路测试牌照,并在上海、天津、鞍山和苏州等10余个城市上线试运行,这些消息在大连上周举办的大连国际工博会上受到国内企业与专家广泛关注。

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深兰在自动驾驶领域取得的成绩受到社会各界高度关注

自动识别的难点一直是业内探讨的话题,尽管计算机视觉的最新进展有效地提高了多媒体系统的性能,但仍然不能明确回答一个核心问题:机器是否理解视频中发生的事情,分析结果是否可以被人类用户解释?为了推动上述问题的研究,新加坡国立大学推出了VidOR数据集,同时在ACM MM 2020上举办了Video Relation Understanding竞赛。

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深兰在 ACM MM 2020大会上获得的奖状

据了解,视频目标检测(Video Object Detection)作为竞赛任务,要求参与者开发鲁棒的目标检测器,在每个视频帧中使用检测框定位目标,并将指示同一目标实体的检测框链接到轨迹中,这将帮助机器在视频级别上理解目标实体的身份和动态,还可以使需要细粒度视频理解的许多应用程序受益,还包括自动驾驶场景中对车身周围动态目标的有效检测,可提高驾驶安全性。

针对此次项目,深兰科技DeepBlueAI团队面临诸多难点,包括:检测器需要重新识别视频中消失重现的目标;画面剧烈抖动;视频分辨率较低,存在照明、模糊、物体外形发生变化;目标类别多及目标类别不均衡;很多非人工标注信息不准确等。经过分析与研究,团队采用了目标检测+多目标跟踪的解决思路,通过检测器设计、深度度量学习模型设计与多目标跟踪算法实现构建了解决方案,最终战胜三星、厦门大学等团队斩获第一。

结合深兰所研发的熊猫智能公交车上所运用的高性能自动驾驶技术,深兰研发人员表示,通过行业领先的计算机视觉算法及融合算法,利用自动驾驶线控技术方案,硬件和自主研发的神经网络FPGA芯片,使用机器视觉精确识别、感应环境并自主规划路径,避让行人、障碍物等,实现公交车自主制动和运行,提供完善的交通运输服务方案,可以完成自动进出站台,停车,障碍物识别,红绿灯识别,十字路口和丁字路口同行等多种真实场景的自动驾驶功能。

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深兰熊猫智能公交车现场演示

此外,获得第三的异常事件检测挑战赛/常规异常事件检测任务,更具现实意义,在城市管理、公共安全、交通控制和环境保护等方面起着关键作用。任务包含1000多个未修剪的真实视频,需要识别争吵,打架,抢劫,偷窃,爆炸,道路事故等近二十种异常事件。深兰科技的明星产品“熊猫智能公交车” 就有多个功能获益于这些获奖方案,除了领先的自动驾驶技术,车内还打造了“智能客舱”,其中的“异常行为识别系统”就包括了车厢内摔倒、偷盗等行为报警等功能。

值得一提的是,深兰科技的自动驾驶产品喜讯近期频传,熊猫智能公交车在上海临港新片区正式启动测试、在辽宁鞍山正式投入运行;AI智能扫路机在上海长宁正式启动无人驾驶模式的保洁作业;熊猫智能公交车和AI智能扫路机还分别获得,湖北国际物流机场颁发的“无人驾驶摆渡车组第一名”,以及“无人驾驶清扫组第一名”的奖状,有望在该机场运行并提供服务。而这些落地应用背后的保障正是在国际顶会竞赛上获奖的实力,以及对科研的敬畏。深兰科技将秉持人工智能服务民生的理念,稳步推进基础研究和落地应用,赋能民生工程,为经济发展出力。

关于ACM MM

ACM是世界上最大的计算机领域专业性学术组织,其评选的图灵奖(A.M. Turing Award)被公认为世界计算机领域的诺贝尔奖。而ACM MM则被认为是多媒体技术领域奥运级别的顶级盛会,每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛,引领全球新媒体的发展方向。同时,它涵盖多个新兴领域,并专注于推进多种媒体的研究和应用,包括但不限于图像、文本、音频、语音、音乐、传感器和社交数据。


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