苏州千视通参评“OFweek2019‘维科杯’人工智能技术创新奖”
“OFweek2019‘维科杯’（第四届）中国人工智能行业年度评选”活动由中国高科技行业门户OFweek维科网、高科会主办，OFweek人工智能网承办，活动旨在表彰人工智能领域具有突出贡献的优秀产品、技术及企业，鼓励更多企业投入技术创新；同时为行业输送更多创新产品、前沿技术，一同畅享人工智能的未来。
2019中国人工智能行业年度评选“OFweek (4th.) China Artificial Intelligence Awards 2019”将于2019年7月5日-7月20日进入网络投票阶段，颁奖典礼将于8月9日在上海举办。
目前，活动正处于火热的报名评审阶段，业内企业积极响应。苏州千视通视觉科技股份有限公司已正式参评“OFweek2019‘维科杯’中国人工智能技术创新奖”。
苏州千视通视觉科技股份有限公司，是一家专注于人工智能计算机视觉计算的高科技公司。在香港、加拿大、上海等地设有顶尖AI研发团队，由IEEE Fellow武院士领衔；同时在深圳、长沙、苏州等地设技术与产品中心，其产品生态已服务350余家客户，实现技术商业应用及产业化。
参评技术：千视通Re-ID（行人再识别）技术
技术介绍：
提到计算机视觉领域的大规模应用，大家首先想到的是人脸识别。千视通发现，目前人脸识别技术在安防行业落地较多，的确是发展所向，但受限于视频监控探头的安装高度及密度，在实际运行过程中，它们更多拍到的是行人的头顶、后脑勺或者侧脸。其次，即便拍到人脸，摄像头拍摄的像素可能不高，尤其是远景摄像头里面人脸截出来很可能都没有32x32的像素。所以人脸识别在实际的重识别应用中很可能有限，无法看清。
于是，千视通基于多年实战经验，原创开发Re-ID技术，以作为人脸识别技术的重要补充。其发展内核便是在不同镜头中且无法获取清晰人脸特征信息前提下，利用深度学习技术，通过穿着、发型、体态等信息将同一个人识别出来，增强数据的时空连接性，从而画出目标的行动轨迹。
Re-ID全称为Re-identification，即行人再识别（跨镜追踪）技术，是近年来计算机视觉领域的一个重点研究方向。作为人脸识别技术的重要补充，其发展内核便是在不同镜头中且无法获取清晰人脸特征信息前提下，利用深度学习技术，通过穿着、发型、体态等信息将同一个人识别出来，增强数据的时空连接性，从而画出目标的行动轨迹。
具体技术细节涉及：行人检测、行人分割、骨架关键点检测、行人跟踪、动作识别、行人属性结构化及跨摄像头跨场景下行人的识别与检索等。其具有3大创新亮点：
（1）千视通提出基于注意力架构模型的深度神经网络方案来实现行人ReID。与传统的全局表征或设定好的局部分割不同，千视通设计的主躯干网络不要求躯干位置的标注，模型能够从浅层视觉到高层语义的不同空间内自动捕捉关键区域，挖掘多尺度的注意力特征，自动实现行人肢体（如面部，上身及下身）的特征融合，对于姿态改变以及空间变化有着很好的鲁棒性，有效的完成行人搜索工作。
（2）在实际的情况下，摄像头的角度多变，同时人行是非刚体，所以，垂直方向也理应同时考虑。千视通在网络设计上开发了自研的垂直汇集及其关联的算法层，用以更好的适应以上情况。同时，针对损失函数进行改良，千视通的 Re-ID 算法提出了新的方案，能一方面增大类间距离并同时最细化类内距离。这代表能提高所计算出的高维特征向量的唯一性，并能有效的提高可识别率。
（3）2018年10月，在最通用的数据集测试中，千视通Re-ID技术在Market 1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到97.1%，刷新行业记录；同时在CUHK03，Duke MTMC-reID两个数据集上也刷新了之前业内最高纪录，达到了行业state of the art的技术水平，特别是在CUHK03数据集上，Rank 1指标提高了10.7%。
参评述说/理由：
（1）原创提出基于注意力架构模型的深度神经网络方案来实现行人ReID，且在Market 1501数据集测试中首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到97.1%，刷新行业纪录。
（2）基于Re-ID技术和多年公安实战经验提出了一种卡视联动技战法，既可锁定嫌疑人身份，又能重现嫌疑人轨迹，这种创新的综合型技战法可以较大概率对监控范围进行覆盖，具有极强的实战价值，对安防行业具有颠覆性意义。
（3）千视通Re-ID技术已在全国多个项目中成功应用，包括长沙市公安局、黔西南州公安局等多地的视频图像综合实战平台中，都已在运用千视通领先的Re-ID技术为当地公共安全做出积极贡献。
本届“OFweek2019‘维科杯’（第四届）中国人工智能行业年度评选”活动将于7月5日进入网络投票阶段，欢迎各位踊跃投票！
