Hikvision se classe premier dans la catégorie Classification d'une scène lors du défi ImageNet 2016
PÉKIN, 13 octobre 2016 /PRNewswire/ -- Hikvision, le principal fournisseur mondial de solutions et de produits innovants en matière de vidéosurveillance, s'est récemment classé premier dans la catégorie Classification d'une scène lors de l'ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2016.
ImageNet, la base de données de ressources mondiales d'images, héberge le Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC, ou Défi de la reconnaissance visuelle à grande échelle d'ImageNet) afin d'établir une référence dans la classification et le repérage de catégories d'objet à travers des centaines de catégories d'objets et des millions d'images. Organisé chaque année depuis 2010, le défi attire des participants de plus de cinquante établissements de recherche renommés, provenant du monde entier.
Organisé par l'Université Stanford, l'Université Carnegie-Mellon, l'Université du Michigan et l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill, l'élan de haut niveau donné à l'ILSVRC permet aux chercheurs de comparer les progrès réalisés en matière de détection sur une plus grande variété d'objets. Un autre élément consiste à mesurer les progrès de la vision par ordinateur pour le classement d'images à grande échelle, afin de permettre l'extraction et l'annotation efficaces.
Premier dans la catégorie Classification d'une scène
Couvrant la Détection d'objets, la Localisation d'objets, la Détection d'objets d'une vidéo, la Classification d'une scène et l'Analyse d'une scène, les cinq catégories de l'ILSVRC ont chacune été examinées et évaluées en fonction d'un défi précis.
Pour la Classification d'une scène, où Hikvision est arrivé premier, l'Institut de recherche Hikvision a fait appel aux réseaux de type création (inception) et aux réseaux résiduels peu profonds, plus efficaces et nécessitant moins de temps de formation, d'après les expériences d'Hikvision et plusieurs améliorations apportées à la formation et aux essais.
« Les données techniques issues du concours peuvent être appliquées à la détection de véhicules, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la reconnaissance de sous-marque de véhicules, la détection humaine, l'analyse des propriétés humaines, la reconnaissance faciale, la recherche d'images et bien davantage, afin améliorer significativement les performances du produit et les résultats d'application », s'enthousiasme Shiliang Pu, le directeur général adjoint de l'Institut de recherche Hikvision. « À l'avenir, les niveaux d'intelligence et d'automatisation des machines s'amélioreront sensiblement et l'on fera appel à elles dans les secteurs de la surveillance intelligente, des systèmes d'assistance à la conduite automobile, de la détection intelligente de la circulation, de la robotique et des véhicules aériens sans équipage, pour n'en citer que quelques-uns. »
« Depuis sa création, l'Institut de recherche Hikvision a acquis une solide expérience technique », observe Cynthia Ho, la vice-présidente d'Hikvision. « Les résultats du LSVRC mettent en relief que l'Institut de recherche Hikvision est à l'avant-garde des recherches sur la vision par ordinateur et que les résultats de ses recherches offriront un appui technique solide et durable au développement technologique actuel d'Hikvision. »
L'Institut de recherche Hikvision a été créé pour s'attacher à la recherche et au développement de produits innovants et maintenir la position de leader technologique de la société. Les thèmes de recherche comprennent les technologies perspicaces, les technologies d'analyse intelligente, les mégadonnées et les technologies de stockage sur le nuage et les technologies multimédias. Hikvision a acquis une vaste expérience dans les domaines de la détection de cibles vidéo, la segmentation d'images, la structuration de vidéos et la récupération de vidéos. Au cours des dernières années, Hikvision a participé à des compétitions internationales en rapport avec l'analyse vidéo telles que KITTI, MOT, ImageNet, obtenant systématiquement de remarquables évaluations.
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