近来,澎思科技反常行为检测(Anomaly Detection)技能在中佛罗里达大学违法数据集(UCF-Crime)和上海科技大学校园数据集(ShanghaiTech Campus)两个大规模反常检测数据集上的效果改写国际记载。澎思科技根据自主研制的注意力(Attention Network)模型,完成了根据帧的AUC分数大幅度进步,在UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集上取得了83.76%和93.73%的效果。
到2019年12月,建立缺乏一年的澎思新加坡研讨院现已斩获13项计算机视觉技能相关国际冠军,遍及人脸辨认(Face Recognition)、行人再辨认(Person ReID)、车辆再辨认(Vehicle ReID)和反常行为检测(Anomaly Detection)等计算机视觉技能多个范畴,充沛突显了澎思科技在人工智能技能实力。以澎思科技首席科学家、新加坡研讨院院长申省梅为中心的研讨团队,现在已累计取得35+项人工智能范畴尖端比赛冠军,团队坚持立足于澎思现有事务和商业模式,打开面向场景的AI技能研制和立异,为公司进入新的事务范畴做技能上的储藏和研制。
澎思科技提出注意力网络(Attention Network)算法模型,大幅进步反常行为检测准确性
反常行为检测(Anomaly Detection)是视频监控中一项十分重要的使命,运用计算机视觉算法自动检测视频中比如交通事故、违法行为等反常事情,能够节约很多的人力物力,以此处理公共安全范畴的难题,在公共安全范畴有重要的运用远景和巨大的市场需求。
现在,中佛罗里达大学违法数据集(UCF-Crime)和上海科技大学校园反常检测数据集(ShanghaiTech Campus)是反常行为检测范畴最具代表性的数据集。两大数据集都包含了许多实践国际的反常情况,在该数据集上练习的反常检测模型能够直接运用于具有多个视角的实践场景中,具有重要的实践意义。澎思科技在反常行为检测数据集取得的效果,相同印证了公司坚持面向场景的AI技能研制,UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集愈加十分靠近实践运用场景,澎思科技会进一步加大反常行为检测算法的研讨,并逐渐将算法运用到安全城市、才智社区、才智园区、才智零售、才智交通等实战运用场景中。
UCF-Crime数据集样本
ShanghaiTech Campus数据集
针对反常检测中最扎手的反常行为呈现场景事情不确定的难题,澎思科技立异地选用注意力网络(Attention Network)算法机制,对或许呈现反常的视频区域进行要点学习,将注意力特征与视频特征相结合运用分类器进行反常行为检测,然后大幅进步反常检测的准确性。更多技能细节将在澎思科技ECCV 2020提交的相关论文中进行具体解读,敬请期待。
通过测验,澎思科技提出的反常行为检测算法在UCF-Crime数据集(Table 1)和Shanghai Tech数据集(Table 2) 大幅抢先SOTA算法,改写了国际记载。
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建立不到一年斩获13项国际冠军,澎思新加坡研讨院深化面向场景的AI技能研制和立异
澎思新加坡研讨院建立于2019年3月,全球计算机视觉与深度学习范畴尖端科学家、澎思科技首席科学家申省梅担任院长,担任团队建造、办理与人工智能前沿技能的探究。申省梅具有计算机视觉全栈技能才能,技能面横跨多个运用范畴,在根据深度学习的人脸检测和辨认、行人检测和盯梢、行人再辨认、车辆辨认、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等范畴均取得了国际尖端效果,累计专利300余项,研制效果在各类产品和事务中得到广泛运用。
澎思科技首席科学家,新加坡研讨院院长申省梅
作为企业研讨院,澎思新加坡研讨院注重学术界和工业界的交融,着重技能在职业的落地运用。一方面不断从全球视角探究前沿科技,让公司始终保持对突破性科技的敏感度和重视度,为公司进入新的事务范畴做技能上的储藏和研制;另一方面,在确保技能业界抢先的前提下统筹工业级研制和交给才能,立足于澎思现有事务和商业模式,结合公司的发展方向针对性展开面向笔直范畴技能研制和立异。
现在,澎思科技现已成为国内为数不多构建了视频图画全场景、全要素算法才能的人工智能公司,技能包含图画康复增强,图画方针检测盯梢辨认,视频结构化和视频内容智能紧缩、视频摘要等四大维度,环绕几大要点研讨方向,澎思新加坡研讨院建立缺乏一年现已斩获13项计算机视觉技能尖端国际比赛冠军,充沛突显了澎思科技在人工智能技能实力。
- 行人再辨认(Person ReID):
7月,澎思科技在行人再辨认(ReID)三大干流数据集测验Market1501,DukeMTMC-reID,CUHK03上改写国际纪录。
8月,澎思科技改写视频行人再辨认(Video-basedReID)数据集PRID-2011,iLIDS-VID,MARS三项国际冠军。
- 人脸辨认(Face Recognition):
10月,ICCV LFR轻量级人脸辨认挑战赛的轻量级图画辨认、大型图画辨认和轻量级视频图画辨认三项比赛榜首。
- 车辆再辨认(Vehicle ReID)
12月,澎思科技车辆再辨认技能改写非受限场景车辆再辨认数据集VERI-Wild国际纪录,打破VCIP 2019车辆再辨认大型挑战赛的最好效果。
- 视频结构化(Video Structuring)
12月,澎思科技反常行为检测技能改写中佛罗里达大学违法数据集(UCF-Crime)和上海科技大学校园数据集(ShanghaiTech Campus)国际记载。
此外,澎思科技也在自动驾驶和智能机器人范畴活跃布局,语音辨认、视觉导航(Visual SLAM)等技能取得大幅度发展。10月,在ISMAR 2019上,澎思科技在AR-SLAM挑战赛中取得VSLAM比赛第三名。SLAM技能能够用于各种运用包含自动驾驶,运动机器人,3D重建,增强实践和混合实践。视觉SLAM是澎思科技在计算机视觉技能上的一个重要堆集,也将为公司在现有和将来的事务中附加更多价值。
在AI产业化发展阶段,澎思科技以全球计算机视觉与深度学习尖端科学家申省梅为中心,在北京和新加坡两地建立研讨院,不断会聚全球AI人才,在技能深度上继续深化面向场景的AI技能研制和立异,在确保技能抢先性的前提下统筹工业级研制和交给才能;在技能宽度上具有计算机视觉全栈研制才能,技能面横跨多个运用范畴,为公司进入新的事务范畴做技能上的储藏和研制,继续推进AI技能的产品化落地和商业化进程。