近日，大华股份基于深度学习技术研发的目标检测技术，刷新了The KITTI Vision Benchmark Suite中2D车辆类目标检测任务(2d object Detection Evaluation)的全球最好成绩，取得了2D车辆类目标检测排行榜第一名，超越一流的AI算法公司和顶尖的学术研究机构，以及CVPR 2017与2018年度最佳目标检测研究成果，这标志着大华股份在目标检测领域处于世界领先水平。

  大华股份在AI的核心技术领域持续耕耘，不断提升智能算法、算力的核心竞争力。这是大华股份继2017年取得字符识别、场景流识别等4项国际竞赛第一后，再次在目标检测领域取得突破。

  关于KITTI：KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，物体检测(object detection)和跟踪(tracking)等计算机视觉技术的性能。KITTI包含市区、城镇和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多包含15辆车和30个行人，且存在不同程度的遮挡与截断。

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  该任务中的车辆数量多，且有大量遮挡截断的情况，车辆尺度、角度变化丰富，目标检测难度较大。大华股份最终以91.48%的准确率位列第一。

  本次国际竞赛在大华股份自主研发的深度学习平台上，汲取了ResNet等网络结构的优点，改进了深度学习检测算法框架，采用强化学习等训练技巧，并运用多模型融合技术，大幅提升了遮挡目标和小目标的检出率。

 

  该项国际竞赛数据集的车辆检测效果图如下：

 

  在大华股份的实际产品中，采用该车辆目标检测技术的应用效果图如下：

 

  本次国际竞赛大华股份使用的目标检测技术已广泛应用在公司新推出的智能产品上，尤其是基于数据结构化算法的前端摄像机、存储NVR和服务器产品，以及交通“慧”系列相机，车辆大数据服务器等。