2020年6月19日，全球計算機視覺頂級會議CVPR2020圓滿落幕，深蘭科技北京AI研發(fā)中心的DeepBlueAI團隊斬獲了NightOwls Detetection Challenge 2020 （Track 1：Pedestrian Detection from a Single Frame， Track 2：Pedestrian Detection from a Multiple Frames兩個賽道）、＋（Track 1 －－ task 1賽題）、＋NTIRE 2020 ：Perceptual Extreme Super－Resolution Challenge （PSNR 評價指標）共4個冠軍，還在CVPR2020其他賽題中獲得了4項亞軍、4項季軍，一共斬獲12項冠亞季軍。

其中，NightOwls夜間行人檢測的測試成果可與白天行人檢測結(jié)合，打造適用于不同天氣條件的全天候的行人檢測系統(tǒng)，可提升深蘭目前的各類戶外防疫監(jiān)測產(chǎn)品的識別性能；挑戰(zhàn)賽的霧天條件下的物體檢測成果可用于智能熊貓公交車、掃路機的安全監(jiān)控、室外環(huán)境感知、輔助駕駛；NTIRE 2020 ：Perceptual Extreme Super－Resolution Challenge圖像恢復(fù)與增強挑戰(zhàn)中的超分辨率感知測試成果可以應(yīng)用于圖像復(fù)原等領(lǐng)域。另外，還有多個競賽的解決方案可以應(yīng)用在服裝行業(yè)、農(nóng)業(yè)病蟲害防護等領(lǐng)域。

國際計算機視覺和模式識別大會（CVPR）一直有計算機視覺領(lǐng)域的「奧斯卡」之稱，憑借著嚴苛的競賽標準，成為全球AI領(lǐng)域團隊檢驗自身基礎(chǔ)研究成果的試金石。今年，受全球疫情影響，該賽事于6月14日－19日在線上舉辦，以深蘭科技等領(lǐng)軍的中國AI企業(yè)在比賽中大放異彩，向全球展示了中國AI的雄厚實力。

深蘭科技看重CVPR的比賽嚴謹和評比權(quán)威性，已連續(xù)多年出征CVPR，以此來檢驗自身的算法實力。今年，深蘭科技共參與了10個競賽項目，斬獲4項冠軍，總共12項冠亞季軍，較去年取得了更為驕人的成績。在全球經(jīng)濟跨入以AI為引領(lǐng)的第四次工業(yè)革命時代、中國聚焦AI「新基建」時，深蘭科技已做好了充分準備，獲得不俗成績的同時，也將秉持開放共享的態(tài)度，為中國AI行業(yè)輸出更多的新鮮血液，推動AI「新基建」發(fā)展。
下面，讓我們看看深蘭科技參加的10個賽道比拼，究竟有哪些挑戰(zhàn)難點及應(yīng)用場景。

1、NightOwls Detetection Challenge 2020 2個冠軍、1個亞軍

夜間行人檢測，該比賽分為三個賽道：

賽道一：檢測夜間場景下單幀圖片中的行人

賽道二：借助當前幀及之前所有幀共同輔助檢測當前幀的行人

賽道三：檢測夜間場景下的行人、自行車、摩托車

難點：

1）所有數(shù)據(jù)集都是在車輛運動過程中采集的，當車速較快或者車輛與相機之間有相對運動時會產(chǎn)生運動模糊。同時又由于圖片場景都是光線較弱的夜間場景，因此圖片質(zhì)量也相對較差。

2）夜間場景圖片色彩信息少。

3）圖片采集涵蓋了不同的城市和天氣條件，同以往用常用來訓練預(yù)訓練模型的數(shù)據(jù)集差異較大。

應(yīng)用場景：24小時的行人監(jiān)測系統(tǒng)

2、＋ PRIZE CHALLENGE 第一賽道 任務(wù)1霧天條件下的物體檢測 冠軍

難點：

在特定條件，如惡劣的天氣或者光照條件等，可見性較差的環(huán)境中的魯棒性。即使是政府采用的商業(yè)化攝像機在惡劣的天氣條件下也顯得很脆弱。因此，迫切需要研究在何種程度上，在某種意義上可以應(yīng)對這種具有挑戰(zhàn)性的視覺條件。

應(yīng)用場景：安全監(jiān)控、室外環(huán)境感知、輔助駕駛