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智能车实验室在AI City Challenge 2021中斩获两项全球季军

2021年06月25日 20:57  点击:[]

近日,在刚刚在结束的AI City Challenge 2021比赛中,智能车实验室硕士生吴明虎率队荣获了车辆重识别(City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification)与车辆跨摄像头跟踪(City-Scale Multi-Camera Vehicle Tracking)两个赛道的季军。

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1 SJTU算法框架

 

智能车实验室将算法分为单摄像头跟踪、车辆重识别、跨摄像头匹配三个模块,提出多种策略优化传统基于滤波的跟踪方法,利用车辆的多重属性强化车辆视觉特征的提取,并充分挖掘时空信息对车辆的跨摄像头匹配加以约束,实现了对车辆准确的重识别与跨摄像头跟踪。最终在车辆重识别赛道上获得66.5%mAP,在跨摄像头跟踪赛道上获得76.51%IDF1,均排名第三。

2 车辆重识别赛道的最终排名

3 车辆跨摄像头跟踪赛道的最终排名

 

AI City Challenge由英伟达、亚马逊、马里兰大学等发起2017年起,每年举办一次。该挑战赛主要集中在智能交通相关的车流统计、车辆重识别跨摄像头跟踪、异常事件分析等应用场景,被誉为“智能交通视频分析界的ImageNet竞赛”。2021年的AI City 挑战赛112日开始,49日结束,全球共有305支队伍参加,其中不乏阿里、百度、字节跳动、悉尼科技大学等一流科技巨头和高校。其所有数据从美国多个城市交叉路口、直行道和高速公路实际交通场景采集获得,存在严重的车辆遮挡、图像模糊等工业环境中存在的问题。参赛者需完成与实际业务落地场景“零差距”的严苛考验,可以直观反映真实的应用能力。

比赛官网:https://www.aicitychallenge.org/

 

智能车实验室论文“A Multi-Camera Vehicle Tracking System Based on City-Scale Vehicle Re-ID and Spatial-Temporal Information”也被CVPR2021 AI City Challenge workshop 接收。

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论文引用:

Minghu Wu, Yeqiang Qian, Chunxiang Wang, and Ming Yang. A Multi-Camera Vehicle Tracking System Based on City-Scale Vehicle Re-ID and Spatial-Temporal Information. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 19-25, 2021, Virtual, pages 4077-4086.

论文下载:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/AICity/html/Wu_A_Multi-Camera_Vehicle_Tracking_System_Based_on_City-Scale_Vehicle_Re-ID_CVPRW_2021_paper.html

 

 

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