登顶全球txt(登顶全球我真的不是天才)

2020年5月，紫光展锐华智凭借创新的场景解析技术，在麻省理工学院CSAIL研究组发起的MITSceneParsingBenchmark场景解析评测中夺得第一名，成功刷新国际分数。同时，该排名还因众多国内外知名AI公司、学术研究机构在场景分析方面的重要研究成果以及ICCV、ECCV、CVPR等国际学术会议相关论文而闻名。

AI领域国际标杆，兼具挑战性和权威性

在实际场景的视图数据中，我们经常面临目标结构复杂、遮挡/光照/视角差异巨大、图像质量差、类别不清晰、容易混淆等问题，很难产生良好的场景分割效果，并且容易造成大量错误分割，从而影响目标识别精度。

作为人工智能的关键技术之一，强大的场景分析技术可以解决复杂场景中的各种常见问题，可广泛应用于行为分析、行人重识别（ReID）、自动驾驶、医疗等各种复杂现实场景。影像、智能交通。

MITSceneParsingBenchmark致力于为场景感知、场景解析、实例分割和语义理解等计算机视觉技术提供训练和性能标准化评估平台。该评估以其场景目标复杂、目标尺度变化范围大而闻名。经过多年的发展，已成为全球具有挑战性、权威性、代表性的场景分析评测集。受到人工智能相关技术领域的广泛关注和高度认可，吸引了众多国际知名企业和学术研究机构的密集参与。

变革者不能不突破，用创新突破人工智能技术的边界。

为了实现场景分析技术的创新和变革，紫光展锐构建了一套基于深度学习平台的技术方法，充分应用了上下文语义关联、局部/全局特征自适应融合、多尺度信息融合、掩模输出信息融合等技术。其他技术手段。全景分割框架在场景分割像素精度（pixelprecision）、平均相交比（meanIou）等关键技术指标上实现了显着提升，从而有效提升了复杂场景下的目标检测、定位和识别能力，最终超越榜单榜单中多个技术和学术团队跃居排行榜榜首，并成功打破场景分析评测全球纪录。

聚焦创新实践，让人工智能落地实际场景

自成立以来，紫光展锐始终围绕客户需求和实际场景，持续加大AI算法的研发力度。在公共安全领域，紫光展锐创新研发的行人重识别（ReID）算法已达到行业水平，各类算法全面覆盖交通、城市、新零售等应用场景。

在交通场景中，紫光华智场景分析技术的应用，可以有效提高斑马线、车道线、车道转向箭头、公交专用道、潮汐车道线、车辆、人等信息的识别率，并在发生拥堵时快速锁定拥堵车道。发生交通堵塞。并将信息同步到管理后台，为交通管理提供技术支持和决策依据。此外，当车辆未能礼让行人时，还能智能判断斑马线上行人和车辆的位置分布，减少人工干预。另一方面，通过综合统计复杂交通场景下各路口、各车道、各方向的人流、车流密度分布，有助于缓解交通拥堵压力，提高交通效率。

城市交通场景道路目标分析

在城市场景中，随着城市人口的不断增加，人行道的压力逐渐增大。道路破损时常发生，雨天形成水雷，不仅给行人带来安全问题，还影响市容市貌。紫光华智场景分析技术提取损坏路面或损坏砖块的特征，将数据快速反馈到管理后台，通知管理部门及时修复损坏的道路。不仅可以增强市民出行安全，改善市容市貌，还可以有效降低管理部门人力成本。

在新零售领域，由于商品种类繁多，目前的零售场景几乎全部依赖人工货架管理。劳动力成本仍然很高。另外，补货普遍不及时，无法及时掌控货架上商品的状态。紫光展锐华智场景分析技术可以在复杂环境下精准识别各类商品，通过实时监控和智能管理，有效降低人工成本。此外，基于场景分析技术可实现一系列智慧新零售系统应用。例如，采集数据，精准感知热销产品区域，有效防止产品被盗；对到店人员的行为特征、购物习惯等数据进行客流统计。分析支撑智慧新零售转型升级。

除了交通、城市、新零售等领域，紫光华智还积极布局更多业务场景，充分发挥自身AI算法技术优势，不断推动技术成果转化为现实生产力，打磨更多创新产品，以技术创新满足更多业务需求，创造更多客户价值，引领人工智能新时代。