作為一家以Re－ID視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)和應用為核心的計算機視覺科技公司，千視通團隊在Market 1501、DukeMTMC－reID、CUHK03這三個衡量Re－ID技術(shù)最通用的數(shù)據(jù)集測試中，獲得了巨大突破。這些數(shù)據(jù)集中有兩項核心指標評判標準：首位命中率（Rank－1 Accuracy）以及平均精度均值（Mean Average Precision，縮寫mAP，它反映檢索的人在底庫中的所有圖片排在結(jié)果隊列前面的程度）。

千視通目前在Market 1501上的首位命中率（Rank－1 Accuracy）已經(jīng)達到97．1％，超越人眼識別能力（94％），領先頭部廠家，并刷新了今年4月公布的96．6％的世界紀錄。同時在CUHK03，Duke MTMC－reID兩個數(shù)據(jù)集上也刷新了之前業(yè)內(nèi)最高紀錄，達到了行業(yè)state of the art的技術(shù)水平，特別是在CUHK03數(shù)據(jù)集上，Rank 1指標提高了10．7％。

Market 1501：由清華大學提供 ，使用了6個攝像頭（5高清和1低清），鏡頭之間有部份重疊，當中有 1501個人的身份，共有32668個標物框／行人圖片。千視通在最新的測試報告中顯示，該數(shù)據(jù)集中首位命中率高達97．1％（籃框代表正確目標，紅框代表誤報或不清晰目標）。

Duke MTMC－reID：格式基本上跟 Market 1501一樣，共有1404個人的身份，并 36411個標物框／行人圖片。DukeMTMC其實不止有Re－ID用的訓練及測試素材，它本來是用于視頻之間的（真正）多攝像頭多軌跡動態(tài)追蹤。用來訓練或測試 Re－ID，只是它的其中一個功能。千視通在Duke MTMC－reID數(shù)據(jù)集中測試的mAP結(jié)果78．9％，刷新之前榜單第一的78．4％，而Rank1成績?yōu)?9．1％，超過之前第一名88．7％。

CUHK03： 是香港中文大學所提供的。它前身有CUHK01 和CUHK02，因為這兩個數(shù)據(jù)庫不夠作深度學習訓練，所以采集了更多數(shù)據(jù)生成 CUHK03。這個數(shù)據(jù)庫有1360個人的身份，并有 13164張圖片，同樣由6個攝像頭所拍攝。千視通在該數(shù)據(jù)集中測試的mAP結(jié)果為74．8％，遠遠超過原先排行第一的67．4％數(shù)據(jù)，而Rank1更是達到78．7％，比之前榜首的68％提升了足足10．7％。

以上數(shù)據(jù)由國家超級計算長沙中心，以及長沙市公安局刑事偵查支隊視頻偵查大隊測試驗證。

自研技術(shù)創(chuàng)新，千視通Re－ID算法有效提高可識別率

Re－identification，簡稱Re－ID，即行人再識別，是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。作為人臉識別技術(shù)的重要補充，其發(fā)展內(nèi)核便是在不同視頻中，在無法獲取清晰人臉特征信息前提下，機器通過穿著、發(fā)型、體態(tài)等信息將同一個人識別出來，增強數(shù)據(jù)的時空連接性�？蓮V泛應用于智能視頻監(jiān)控、智能安保等領域。

舉個例子，我們所熟悉的哈利·波特作品，在《阿茲卡班囚徒》中想象出一種叫做活點地圖 （Marauder’s Map）的魔法道具，展開地圖，除了顯示基本地圖信息外，還能實時觀看某個指定人物的行動軌跡。

回到現(xiàn)實世界，我們現(xiàn)在可以在攝像頭的部署環(huán)境中，通過上傳特定人物的照片，同時檢測多個不同位置的攝像頭數(shù)據(jù)，精準找出所有攝像頭抓拍到的目標人物圖像，并生成他／她的行動時空軌跡，達到跨鏡追蹤的目的。

由于多個攝像頭下拍攝行人的角度、光線等條件不同，圖像中的行人很難被判斷為同一個人。所以就要找到行人上的局部不變的部分，比如：衣服顏色，衣服紋理，手提包，背包等。同時行人兼具剛性和柔性的特性 ，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態(tài)和視角等影響，行人再識別是一個既具研究價值同時又極富挑戰(zhàn)性的課題，為了提升Re－ID的可識別率，千視通做了多方面的算法優(yōu)化，致力于加速Re－ID的應用落地。

考慮訊息全面：一般算法只考慮了全局、多粒度及水平匯集訊息，而水平匯集訊息主要用于把圖片對齊。在實際的情況下，攝像頭的角度多變，同時人行是非剛體，所以，垂直方向也理應同時考慮。對于此種情況，千視通在網(wǎng)絡設計上開發(fā)了自研的垂直匯集及其關聯(lián)的算法層，用以更好的適應以上情況。

強化特征空間的可分辨性： 千視通的 ReID 算法，針對損失函數(shù)進行改良，并提出了新的方案，能一方面增大類間距離并同時最細化類內(nèi)距離。這代表能提高所計算出的高維特征向量的唯一性，并能有效的提高可識別率。

千視通卡視聯(lián)動技戰(zhàn)法，Re－ID＋人臉識別助力高效辦案

提到計算機視覺領域的大規(guī)模應用，大家首先想到的是人臉識別，其實Re－ID作為新興研究方向在最近幾年受到的關注程度是非常高的。千視通發(fā)現(xiàn)，目前人臉識別技術(shù)在安防行業(yè)落地較多，的確是發(fā)展所向，但在很多實際場景中，人臉識別技術(shù)作用并不突出。

受限于視頻監(jiān)控探頭的安裝高度及密度，在實際運行過程中，它們更多拍到的是行人的頭頂、后腦勺或者側(cè)臉。其次，即便拍到人臉，攝像頭拍攝的像素可能不高，尤其是遠景攝像頭里面人臉截出來很可能都沒有32x32的像素。所以人臉識別在實際的重識別應用中很可能有限，無法看清。

于是，千視通基于多年實戰(zhàn)經(jīng)驗，提出一種卡視聯(lián)動技戰(zhàn)法，結(jié)合人臉識別和跨鏡追蹤（Re－ID）各自的特點及優(yōu)勢，以少量的人臉卡口加大量的普通監(jiān)控探頭的部署，既可鎖定嫌疑人身份，又能重現(xiàn)嫌疑人軌跡，這種創(chuàng)新的綜合型技戰(zhàn)法可以較大概率對監(jiān)控范圍進行覆蓋，具有極強的實戰(zhàn)價值，對安防行業(yè)具有顛覆性意義。

讓AI算法落地，不斷尋找業(yè)務場景

技術(shù)發(fā)展永遠都是一條向上的道路，對于Re－ID技術(shù)的精進上，千視通不斷投入大量資源進行相關技術(shù)研究、攻克。但無論是數(shù)據(jù)排名如何刷新、趕超世界水準，都繞不開一個最重要的議題：讓AI算法落地。作為國內(nèi)第一家發(fā)布視頻搜索產(chǎn)品的人工智能計算機視覺科技公司，千視通七年里一直在最前線深耕，在業(yè)務場景里發(fā)現(xiàn)行業(yè)痛點并不斷打磨算法和產(chǎn)品，獲得了300＋客戶單位的認可。

千視通相信，AI技術(shù)的發(fā)展要與場景應用密切結(jié)合，用最好的服務去發(fā)揮AI算法的價值，推動各行各業(yè)邁入更高效的時代去賦能。隨著場景愈加豐富與成熟，千視通的技術(shù)也在迅速往前超。

由一項技術(shù)的突破，衍生到規(guī)�；�的運作，為一個行業(yè)帶來更極致的降本增效，人工智能，讓城市更加安全、便捷、智慧，是千視通一直秉承的偉大使命！