作為一家主打原創人工智能算法與視頻深度學習技術的AI公司，今年10月，千視通在行人再識別跨鏡追蹤技術(Re-ID)的測試中刷新了行業紀錄，在Market 1501上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)已經達到97.1%，超越人眼識別能力(94%)，領先頭部廠家，並刷新了今年4月公佈的96.6%的世界紀錄。同時在CUHK03，Duke MTMC-reID兩個數據集上也刷新了之前業內最高紀錄，達到了行業state of the art的技術水平，特別是在CUHK03數據集上，Rank 1指標提高了10.7%。
自研技術創新，有效提高可識別率
Re-ID全稱為Re-identification，即行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。作為人臉識別技術的重要補充，其發展內核便是在不同視頻中，在無法獲取清晰人臉特徵信息前提下，機器通過穿著、髮型、體態等信息將同一個人識別出來，增強數據的時空連接性。可廣泛應用於智能視頻監控、智能安保等領域。
Re-ID在攝像頭的部署環境中，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據，精準找出所有攝像頭抓拍到的目標人物圖像，並生成他/她的行動時空軌跡，達到跨鏡追蹤的目的。由於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，揹包等。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化，致力於加速Re-ID的應用落地。
考慮訊息全面：一般算法只考慮了全局、多粒度及水平彙集訊息，而水平彙集訊息主要用於把圖片對齊。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。對於此種情況，千視通在網絡設計上開發了自研的垂直彙集及其關聯的算法層，用以更好的適應以上情況。
強化特徵空間的可分辨性: 千視通的 Re-ID 算法，針對損失函數進行改良，並提出了新的方案，能一方面增大類間距離並同時最細化類內距離。這代表能提高所計算出的高維特徵向量的唯一性，並能有效的提高可識別率。
千視通-IDS視頻雲感知平臺
一項刷新世界紀錄的算法，代表了目前行業最先進的技術水平，千視通Re-ID在競爭激烈的AI市場中脫穎而出，除了高效超前的研發實力外，更是因為實戰應用中，讓技術真正發揮了效用，給經濟和社會帶來最大的效益體現在降本增效上，對生產力和生產關係有了變革推進。
千視通-IDS視頻雲感知平臺是基於視頻結構化、Re-ID、車輛識別、大數據處理等核心技術，通過對視頻圖片中涉及到的"行人、機動車、人騎車、人臉"四類實戰元素進行特徵提取、標註解析處理的實戰平臺。結合公安業務，千視通打造視頻智能應用、車輛緝查布控、案件偵辦研判、視頻聯網監控、人臉識別比對等五大基礎功能模塊，通過整合業務數據和流程，為用戶提供視頻偵查的全鏈條解決方案。
提到計算機視覺領域的大規模應用，大家首先想到的是人臉識別，但其實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。千視通發現，目前人臉識別技術在安防行業雖然落地較多，的確是發展所向，但在很多實際場景中，人臉識別技術作用並不突出。
受限於視頻監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、後腦勺或者側臉。其次，即便拍到人臉，攝像頭拍攝的像素可能不高，尤其是遠景攝像頭裡麵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。
於是，千視通基於多年實戰經驗，提出一種卡視聯動技戰法，結合人臉識別和Re-ID跨鏡追蹤各自的特點及優勢，以少量的人臉卡口加大量的普通監控探頭的部署，既可鎖定嫌疑人身份，又能重現嫌疑人軌跡，這種創新的綜合型技戰法可以較大概率對監控範圍進行覆蓋，具有極強的實戰價值，對安防行業具有顛覆性意義。該平臺已應用於全國多個省市區縣，深受廣大客戶的認可。
AI+安防，算法落地才是硬道理
智慧城市的概念早已大規模滲透到國內大小城市建設中，通過人工智能，讓城市變得更加安全、便捷、智慧，不僅僅是單一的視頻檢索和計算機視覺問題，而是在面臨海量信息和突發事件時，能否能迅速做出反應、能否降低計算量、能否有效識別和檢索等一系列龐大的系統工程。
作為國內第一家發佈視頻搜索產品的計算機視覺科技公司，千視通七年裡一直在最前線深耕，在業務場景裡發現行業痛點並不斷打磨算法和產品，獲得了300+客戶單位的認可。千視通相信，AI技術的發展要與場景應用密切結合，用最好的服務去發揮AI算法的價值，推動各行各業邁入更高效的時代去賦能。從感知到認知，在安防領域，千視通不斷讓AI算法落地，構建著更加安全、便捷、智慧的未來城市。
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