企业新闻 > 正文
开拓水下图像新领域,大华股份AI喜获殊荣
2020/5/22 13:26   大华股份      关键字:水下图像 大华股份 AI      浏览量:
针对水下图像的复杂性,大华股份研发团队在数据处理方面,提出一种基于外观一致性概率图的数据增广策略,解决了特定类别目标样本分布不均衡问题;运用多图像融合增强策略,模拟目标重叠、遮挡、模糊等情况,改善了水下目标检测算法泛化能力。
  大华股份自主研发的水下图像智能分析技术,在近期的2020全国水下机器人大赛中,凭借创新的技术能力,荣获水下目标检测算法赛光学图像赛团队二等奖和三等奖,并在检测精度榜上排名第三。
  该竞赛由国家自然科学基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府主办,旨在深化和拓宽水下机器人和水下目标检测领域的相关研究,推进算法技术向实际产业应用进行赋能,吸引了来自国内外顶尖高校学府、科研机构及AI名企的二千余支团队参加角逐。大华股份从中脱颖而出,喜获殊荣,充分彰显了大华在水下图像前沿技术领域的开拓创新能力。

  水下图像智能分析
  水下图像是海洋信息的重要载体,水下图像检测技术利用探测器及视频智能分析实现对海洋环境、海底资源的监测,但受限海底环境复杂、对比度低、色偏、模糊等因素,该场景对算法效率要求严苛,使得水下图像智能分析极具挑战性。本次水下目标检测算法赛光学图像赛的任务是从海底光学图像中检测出多种海产品类型。

  水下图像智能分析(光学目标检测)
  水下目标检测算法能力全面提升
  针对水下图像的复杂性,大华股份研发团队在数据处理方面,提出一种基于外观一致性概率图的数据增广策略,解决了特定类别目标样本分布不均衡问题;运用多图像融合增强策略,模拟目标重叠、遮挡、模糊等情况,改善了水下目标检测算法泛化能力;在模型结构方面,从特征表征、网络输出、均衡化三方面进行优化,不断提高模型性能;针对水下图像模糊、噪声等问题,依据多种先进检测算法的检测结果对数据进行分级,通过对分级后的数据训练达成特定的网络模型,提高了模糊样本检测召回率并保证清晰样本的定位精度。

  水下图像目标检测算法框架

  水下图像数据增广策略
  基于AI的水下目标检测算法,可广泛应用于沿海防御、防灾预警、海洋经济等领域。大华股份依托在视频领域多年的AI技术积累和应用优势,不断提升AI在水下目标检测领域的智能化应用,助力推动人工智能在海洋建设领域的创新发展。

微信扫描二维码,关注公众号。