開(kāi)拓水下圖像新領(lǐng)域，大華股份AI喜獲殊榮

大華股份自主研發(fā)的水下圖像智能分析技術(shù)，在近期的2020全國水下機器人大賽中，憑借創(chuàng )新的技術(shù)能力，榮獲水下目標檢測算法賽光學(xué)圖像賽團隊二等獎和三等獎，并在檢測精度榜上排名第三。

該競賽由國家自然科學(xué)基金委、鵬城實(shí)驗室和湛江市人民政府主辦，旨在深化和拓寬水下機器人和水下目標檢測領(lǐng)域的相關(guān)研究，推進(jìn)算法技術(shù)向實(shí)際產(chǎn)業(yè)應用進(jìn)行賦能，吸引了來(lái)自國內外頂尖高校學(xué)府、科研機構及AI名企的二千余支團隊參加角逐。大華股份從中脫穎而出，喜獲殊榮，充分彰顯了大華在水下圖像前沿技術(shù)領(lǐng)域的開(kāi)拓創(chuàng )新能力。

水下圖像智能分析

水下圖像是海洋信息的重要載體，水下圖像檢測技術(shù)利用探測器及視頻智能分析實(shí)現對海洋環(huán)境、海底資源的監測，但受限海底環(huán)境復雜、對比度低、色偏、模糊等因素，該場(chǎng)景對算法效率要求嚴苛，使得水下圖像智能分析極具挑戰性。本次水下目標檢測算法賽光學(xué)圖像賽的任務(wù)是從海底光學(xué)圖像中檢測出多種海產(chǎn)品類(lèi)型。

水下圖像智能分析（光學(xué)目標檢測）

水下目標檢測算法能力全面提升

針對水下圖像的復雜性，大華股份研發(fā)團隊在數據處理方面，提出一種基于外觀(guān)一致性概率圖的數據增廣策略，解決了特定類(lèi)別目標樣本分布不均衡問(wèn)題；運用多圖像融合增強策略，模擬目標重疊、遮擋、模糊等情況，改善了水下目標檢測算法泛化能力；在模型結構方面，從特征表征、網(wǎng)絡(luò )輸出、均衡化三方面進(jìn)行優(yōu)化，不斷提高模型性能；針對水下圖像模糊、噪聲等問(wèn)題，依據多種先進(jìn)檢測算法的檢測結果對數據進(jìn)行分級，通過(guò)對分級后的數據訓練達成特定的網(wǎng)絡(luò )模型，提高了模糊樣本檢測召回率并保證清晰樣本的定位精度。

水下圖像目標檢測算法框架

水下圖像數據增廣策略

基于A(yíng)I的水下目標檢測算法，可廣泛應用于沿海防御、防災預警、海洋經(jīng)濟等領(lǐng)域。大華股份依托在視頻領(lǐng)域多年的AI技術(shù)積累和應用優(yōu)勢，不斷提升AI在水下目標檢測領(lǐng)域的智能化應用，助力推動(dòng)人工智能在海洋建設領(lǐng)域的創(chuàng )新發(fā)展。