大華股份“人工智能技術”在國際競賽中再度斬獲第一

    近年來，人工智能迎來了深度學習的浪潮，技術呈現(xiàn)革命性的突破，尤其是在以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)率先實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，在公安、交通、金融等領域得到廣泛應用。大華股份作為視頻安防的領軍企業(yè)，在人工智能領域深耕多年，積累深厚的技術實力和產(chǎn)品經(jīng)驗。

    大華股份先進技術研究院，采用深度學習技術研發(fā)的文本檢測技術，取得了自然場景隨手拍文本檢測排行榜第一名，標志著大華股份在自然場景文字檢測方面取得了突破性進展，為技術成果落地奠定了堅實的基礎。

    大華股份刷新了ICDAR Robust Reading 2015中的自然場景隨手拍任務（IncidentalScene Text）的全球最好成績，超越商湯、騰訊、百度、曠視等知名AI企業(yè)。該技術已經(jīng)越來越多的應用到實際場景中，包括車牌字符識別、集裝箱號識別、物流面單識別、自然場景字符識別等領域。

    關于ICDAR：即國際文檔分析與識別大會（International Conference on Document Analysis and Recognition），是國際模式識別協(xié)會舉辦的文檔分析與識別、模式識別領域世界最權威的國際學術會議之一，每兩年舉辦一次。

    自然場景隨手拍任務

    該任務中的文本背景復雜，成像存在噪聲、模糊、反光、傾斜等諸多干擾因素，檢測難度較大。大華股份以87.19%的準確率位列第一。

    本次競賽在大華自主研發(fā)的深度學習平臺上，汲取了SENet和ResNet等網(wǎng)絡結構的優(yōu)點，采用多特征、多通道融合的策略，并運用多模型融合技術，大幅提升了精度。

    其中，該場景的文本檢測效果圖如下：

    文本檢測技術在車牌識別系統(tǒng)中的應用

    本次競賽中使用的技術已經(jīng)在大華的智能交通等產(chǎn)品上得到廣泛應用，尤其在傾斜車牌的檢測中，取得突破性進展。