【科讯】北京飞搜科技团队荣获VOT2018挑战赛主赛冠军

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最近世界目标跟踪行业最高水平的比赛vot结果新鲜出炉，中国队取得了好成绩，短时间、实时、今年新追加的长时间比赛三项冠军全部包揽。 其中北京飞搜索科学技术来自北京邮电大学的团队白帅、何智群、庄骏飞提出的结果( mft )获得了vot比赛的主要冠军。 来自商汤科学技术中国科学院的队伍和来自大连理工大学的队伍分别获得了实时比赛和长时间比赛的冠军。

図1受赏証明书

作为视觉跟踪行业的最高峰，visual-object-tracking challenge ( VOT )是国际目标跟踪行业最权威的评价平台，包括伯明翰大学、卢布尔雅那大学、布拉格捷克技术大学、奥地利科学技术 由于每年的评价序列都被更新，标记的精度每年都在提高，vot竞赛也被认为是视觉跟踪行业最难的竞赛，远远超过其他数据集。 因此，每年最好的跟踪算法都会在上面发挥拳击手的作用，在激烈的竞争中擦去灵感的火花。 这次竞赛是举办以来参加规模最大、范围最广的一次，来自17个国家的49所一流大学实验室和5家企业、组织参加了这次评价。 参加小组中也有牛津大学、帝国理工大学、微软亚洲研究院等世界知名的学校企业。

9月14日的视觉目标跟踪挑战( visual-object-tracking challenge )作为eccv workshop在德国慕尼黑成功举行。 这次比赛的主要比赛是短时间追踪比赛，另外两场副比赛是实时追踪比赛和长时间追踪比赛。 与去年相比，今年的竞争异常激烈，参加短时间比赛和实时比赛的追踪器从去年的51人增加到72人，参加队从38人增加到53人。 新追加的长时间比赛有11支队伍参加，提出了15个追踪结果。 由北京邮电大学董远教授领导，来自北京飞搜索科学技术北京邮电大学的团队获得了vot竞赛主要比赛公开的60个评价序列第一。 来自商汤中国科学院的队伍获得了实时比赛的第一名，长时间比赛的第一名是大连理工大学的吕湖川教授领导的队伍。

图2 vot大师前八名队

图3 mft算法小组

这次北京飞搜索科学技术北京邮电大学队使用mft算法，立足于改善现有跟踪器的鲁棒性不稳定，跟踪过程容易受到类似目标的干扰、屏蔽以及较大变形的影响而导致的跟踪失败。 mft算法采取多维综合的相关滤波的思路，完全利用多个维度的不同特征，掌握不同跟踪场景的内部关系，实现更稳定的跟踪。 mft算法充分处理了现有跟踪器的局限性，利用不同的维特征进行了独立求解和优化集成，克服了过拟合，提高了鲁棒性。 另外，由于多维特征提供比较充分且全面的特征数据，因此能够提供合理的运动估计模型来估计物体的运动轨迹，即使在物体被遮蔽或完全被遮蔽的情况下，也能够大幅改善跟踪过程受到的干扰。

北京飞搜索科学技术成立于195年5月。 作为世界领先的深度学习技术提供商，北京飞搜索技术有国家高新技术公司、中关村高新技术公司和北京市软件公司。 企业具有世界领先的基于深入学习的人脸识别核心算法，在国际评价和竞赛中多次位居世界前列。 已经申请了近50项发明专利，获得了20项软件著作权和多个领域认证的标准。 企业核心团队来自诺基亚、法国电信、富士通、微软、英特尔等世界500多家公司，拥有海外经验和国际视野，以及多年的管理、开发和服务经验。 企业侧重于人工智能、计算机视觉和深度学习的研究开发，将研究成果应用于智能城市处理方案，使城市更安全，交通更高效，生产更智能，购物更方便。 企业希望在年底成为国内领先的智能城市处理方案的供应商。