在人工智能领域的最新发展中,特斯联再次展现了强大的创新实力。特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队成功研发了一项基于孪生网络(Siamese Networks)的自适应视觉目标跟踪技术,并引入了紧凑潜在网络(Compact Latent Network,简称CLNet),以提升跟踪算法在复杂场景中的性能和鲁棒性。这一突破性成果已被人工智能顶级学术期刊IEEE T-PAMI收录,论文标题为《Adaptive Siamese Tracking with a Compact Latent Network》。

特斯联的这一研究成果聚焦于解决现实世界中视觉目标跟踪的难题,特别是在奥运体育赛事等高精度要求的场景中。邵岭博士团队通过将跟踪任务转换为分类问题,简化了基于孪生网络的跟踪器设计,并通过深入分析决定性样本,创新性地提出了CLNet。

CLNet的核心优势在于其紧凑的潜在特征提取能力和快速的模型适应能力。为进一步提高所提出CLNet的辨别能力,团队还设计了一种全新的多样化样本挖掘策略,以丰富训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。此外,条件更新策略的应用使得基础模型在处理跟踪阶段的场景变化时能够保持高性能。

为了验证这一方法的泛化能力和有效性,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队采用了三个经典的基于孪生网络的跟踪器(SiamRPN++、SiamFC和SiamBAN)进行实验。实验结果表明,所有三个调整后的跟踪器在准确性方面均取得了卓越的性能,并保持了高运行速度。这一成果不仅为自适应视觉目标跟踪技术提供了新的思路和方法,也为特斯联在相关领域的应用提供了有力的技术支撑。

这一研究成果不仅在奥运赛事等体育领域赛事领域具有广泛的应用前景,还在自动驾驶、机器人导航与交互、医疗影像分析、工业自动化、航空航天等多个领域展现出巨大的潜力。例如,在自动驾驶汽车中,目标跟踪技术可以帮助车辆实时监测周围环境,提高驾驶安全和避障能力;在制造业中,目标跟踪可用于自动化生产线上的工件定位、质量检测和流程控制,提高生产效率和质量;在航空航天领域,目标跟踪则可用于追踪和监测飞行器或卫星的运行状态,确保飞行安全。

网球赛场的鹰眼判罚(图片来源于网络)

作为公域AIoT领域的领军企业,特斯联一直致力于推动前沿技术的突破和落地应用。邵岭博士团队的这一研究成果不仅展示了特斯联在人工智能领域的深厚技术积累,也体现了公司在解决现实世界真实挑战方面的决心和能力。未来,特斯联将继续发挥其AIoT禀赋,以科技为驱动,为更多领域带来创新性的解决方案和实际应用价值,引领AI行业的未来发展。