上海,，中國 – 2021年1月19日- 在國際權威的多目標跟蹤挑戰(zhàn)（Multiple Object Tracking Challenge,，MOT）MOT20榜單上,，紫光展銳多媒體算法的mota指標超過70分，拿下全球冠軍,。這也是MOT20 Challenge榜單上唯一一家超過70分的企業(yè),，彰顯了紫光展銳在多目標跟蹤領域的業(yè)界領先水平。

MOT Challenge是多目標跟蹤領域最權威的國際測評平臺,，由慕尼黑工業(yè)大學,、阿德萊德大學、蘇黎世聯邦理工學院以及達姆施塔特工業(yè)大學聯合創(chuàng)辦,。MOT Challenge 提供了非常準確的標注數據和全面的評估指標,，用以評估跟蹤算法、行人檢測器的性能,。

其中,，MOT 20 benchmark包含8份新的視頻序列、密集且極具挑戰(zhàn)性的場景。這份數據集在4th BMTT MOT Challenge Workshop,，CVPR 2019上首次發(fā)布,，平均每幀高達246個行人，相比之前的挑戰(zhàn)賽數據集增加了夜晚數據集,，對現有SOTA的MOT算法在解決極端稠密場景,、算法泛化性等方面提出了艱巨挑戰(zhàn)。

紫光展銳在多媒體算法中針對網絡結構設計,、損失函數,、訓練數據處理等方面進行了大量的創(chuàng)新和探索。針對競賽中訓練集沒有涉及到的場景,，紫光展銳創(chuàng)新性的采用端到端同時檢測、行人識別策略,，保障了算法在實際落地時的實時性,，同時針對不同的端側算力靈活調整網絡大小，可靈活配套多種芯片方案的部署,。

同時參與本次競賽的還包括牛津大學,、卡耐基梅隆大學、清華大學,、慕尼黑工業(yè)大學,、中科院、微軟等多家企業(yè),、大學和科研機構的相關團隊,。

多目標追蹤技術作為承載監(jiān)控、車載,、無人機,、賽事直播等應用的關鍵技術，可準確捕捉視頻中的關鍵信息,，為進一步的信息提取提供支持,，將在智慧城市、物聯網等領域得到越來越廣泛的應用,。

在智能監(jiān)控場景中,，算法可實現復雜場景下的目標自動提取、跟蹤,、識別,，理解目標的活動狀態(tài)，進而實現場景狀態(tài)監(jiān)測,、識別等,。多目標追蹤技術的應用可大幅減少人工重復勞動、提高工作效率和監(jiān)控系統的智能性、安全性,；在賽事直播場景中,，算法可自動提取運動員的運動狀態(tài)，從而實現數據統計,、自動導播等功能,，挖掘更多的數據價值；在智能車載場景中,，算法可獲取道路中車輛,、行人的運動信息，為自動駕駛,、安全輔助等應用提供必要的決策數據支持,。

圖像算法正在深度融合到越來越多的垂直行業(yè)，形成乘法效應,，衍生出創(chuàng)新的業(yè)務和應用,，讓人們的生活更加美好和便捷。

MOT challenge榜單官網：https://motchallenge.net/results/MOT20/?det=All