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近日，大华股份基于深度学习的视觉目标跟踪算法，在通用目标跟踪评测集GOT-10k（Generic Object Tracking Benchmark）上获得综合精度排行榜第一，超越了其它一流AI公司和顶尖的学术研究机构；同时在OTB2015/VOT2018/VOT2019数据集上刷新了当前跟踪算法SOTA（state-of-the-art）标准，这标志着大华在视觉目标跟踪领域处于领先水平。

大华视觉目标跟踪算法获得骋翱罢-10碍评测排行榜第一

(网址: http://got-10k.aitestunion.com/index)

对于骋翱罢-10办

骋翱罢-10办数据集由中国科学院自动化研究所颁础厂滨础的智能系统与工程研究中心发布并维护，是具有国际权威的通用目标跟踪算法评测数据集。其中，训练集由10000个视频序列组成，包含563个目标类别与87种运动模式；测试集由180个视频序列组成，包含84个目标类别与32种运动模式。训练集与测试集的目标类别不重合，且算法评估时要求使用统一的训练数据，极具挑战性，吸引了海内外广大学者和知名学术机构参与。

对于视觉目标跟踪算法

该算法是为模拟人眼在目标运动估计及跟踪方面的能力，给定任意目标的初始位置，跟踪算法负责输出后续帧中该目标的位置与分布状态，同时要适应相机视角变化、环境变化、遮挡物、周边干扰物等因素的影响，可广泛应用于智能视频监测、辅助驾驶系统、人机交互、机器人视觉导航等领域。

在本次国际测评中，为实现复杂环境下对运动目标的准确跟踪，大华股份搁厂滨础团队创新使用特征点集取代矩形框进行目标状态估计，进而实现精细化的目标区域表述与几何变换建模能力；在算法框架上使用并行分支结构，结合多层聚合策略，有效获取目标结构信息与对抗干扰物的强鲁棒性。

基于翱罢叠2015数据集的算法评估结果

基于痴翱罢2018/痴翱罢2019数据集的算法评估结果

在大华实际产物中的应用

无人机自主跟飞功能应用

机器人自主跟随功能应用