近日，大華股份基于深度學習算法的場景分割技術，刷新了MIT Scene Parsing Benchmark中場景解析任務（Scene Parsing）好成績，取得了場景解析排行榜，超越其它AI公司和的學術研究機構，及ICCV、ECCV、CVPR相關論文中的場景分析研究成果，這標志著大華股份在場景解析領域處于水平。
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大華股份DH-ARI取得MIT Scene Parsing Benchmark排行榜
（截圖來源：http://sceneparsing.csail.mit.edu/）
關于ADE20K_MIT：
ADE20K_MIT是由麻省理工學院CSAIL（MIT CSAIL）研究組發布并維護的用于MIT Scene Parsing Benchmark場景解析的評測數據集，是國際的計算機視覺語義分割算法評測數據集之一。數據集用于評測場景感知、場景解析、實例分割和語義理解等計算機視覺技術的性能；評測場景目標繁多、目標尺度變化范圍大，有挑戰性，吸引了MIT、微軟、北大、清華、中科院、阿里等上百個國內外AI實驗室和學術研究機構的參與。
關于場景解析：
場景解析是分割領域的核心技術之一，需要解決復雜場景解析中常見的遮擋、類別不清易混淆等問題。本次國際評測，大華基于自主研發的深度學習平臺，創新汲取語義分割、全景分割等算法優勢，研發了一套基于圖模型和神經網絡的語義分割框架，通過多尺度的特征融合，引入頻域上的自適應IoU Loss損失函數，并使用多模型特征融合技術，高效提升了場景分割的像素準確率(Pixel Accuracy)以及平局交并比（Mean IoU），最終刷新場景解析數據集評測記錄，取得了排行榜的好成績。
大華股份在AI技術領域持續耕耘與創新，不斷提升算法、算力的核心競爭力。2018年，大華股份取得道路分割、車輛跟蹤、多目標跟蹤、3D目標檢測、人體檢測、車輛檢測、場景流、光流、行人檢索等12項AI排行榜；2019年，大華股份取得行人重識別、目標實例分割、圖像語義分割、步態識別、遙感圖像分析等10項AI排行榜。大華股份積極加速AI技術成果向現實生產力轉化，賦能行業智能化升級。
大華場景解析在產品及方案中的應用演示：
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城市交通場景道路目標分析
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物流分揀場景分析 河湖場景水面漂浮物分析
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生豬養殖場景分析 零售場景商品識別分析
在智慧交管領域，基于大華場景解析技術，可自動識別場景中包括車道線、轉向箭頭、停止線、斑馬線、路肩等交通標志信息，如在違章預審方案應用中，借助該項技術可實現無需人工配置復雜規則，即自動分析判斷目標軌跡、行為是否違章，提高工作效率，有效提升產品的易用性，不斷拓展交通場景解析相關的方案應用；同時，通過生態卡口、電警，哨兵雙目抓拍，智慧交通信號控制等部署，限度地發揮AI技術優勢，提高道路出行安全及出行效率，為構筑智慧交管提供強有力的技術引擎。未來，大華通過對AI技術的積累和突破，為智慧物流、智慧水務、智慧養殖、智慧零售等領域的拓展應用提供核心技術支撐，助力行業創新發展。
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發表于 2025-12-15 09:29:45
