繼大華AI取得KITTI語義分割競賽第一之后，近日，大華股份基于深度學習算法的語義分割技術，刷新了Cityscapes數(shù)據(jù)集中語義分割任務（Pixel-Level Semantic Labeling Task）的全球最好成績，在語義分割任務上四項指標均取得第一，超越了其它一流AI公司和頂尖的學術研究機構(gòu)，彰顯了大華在語義分割領域深厚的技術積淀。

      Cityscapes數(shù)據(jù)集由戴姆勒（DAIMLER）在內(nèi)的三家德國單位聯(lián)合提供，包含50多個城市場景的駕駛場景高質(zhì)量像素級注釋圖像（共19個類別），是CVPR、ECCV等國際頂級會議中語義分割任務最常用的測試數(shù)據(jù)集，吸引了阿里、騰訊、微軟、北大、MIT、中科院等百余個全球知名AI實驗室和頂尖學術研究機構(gòu)參與。

語義分割是一項針對圖像進行像素級別的分類技術，需要對每個像素進行類別識別，極易因遮擋、類別混淆而識別不準。

大華AI團隊結(jié)合光流特征、邊緣學習等算法優(yōu)點，研發(fā)基于顯性困難點監(jiān)督的語義分割方法，通過挖掘目標困難像素點的潛在語義上下文信息，并進行多尺度類別自適應學習，有效提升了語義分割的綜合性能，從而輸出更精確的語義分割結(jié)果。

       本次創(chuàng)新技術已在電警卡口、交通事件、違法預審等多場景智能化方案中廣泛應用，幫助自動解析各類交通標志、標線、目標等信息，并自動生成相關場景配置，助力用戶提升工作效率。同時，大華將進一步擴展該技術在輔助駕駛、人機交互等新領域的應用，最大限度地發(fā)揮AI技術優(yōu)勢，助力行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。