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繼大華AI取得KITTI語義分割競賽第一之后，近日，大華股份基于深度學習算法的語義分割技術，刷新了Cityscapes數據集中語義分割任務（Pixel-Level Semantic Labeling Task）的全球最好成績，在語義分割任務上四項指標均取得第一，超越了其它一流AI公司和頂尖的學術研究機構，彰顯了大華在語義分割領域深厚的技術積淀。

大華AI取得Cityscapes數據集排行榜第一

https://www.cityscapes-dataset.com/benchmarks/#scene-labeling-task

關于Cityscapes

Cityscapes數據集由戴姆勒（DAIMLER）在內的三家德國單位聯合提供，包含50多個城市場景的駕駛場景高質量像素級注釋圖像（共19個類別），是CVPR、ECCV等國際頂級會議中語義分割任務最常用的測試數據集，吸引了阿里、騰訊、微軟、北大、MIT、中科院等百余個全球知名AI實驗室和頂尖學術研究機構參與。

語義分割：

語義分割是一項針對圖像進行像素級別的分類技術，需要對每個像素進行類別識別，極易因遮擋、類別混淆而識別不準。

大華AI團隊結合光流特征、邊緣學習等算法優點，研發基于顯性困難點監督的語義分割方法，通過挖掘目標困難像素點的潛在語義上下文信息，并進行多尺度類別自適應學習，有效提升了語義分割的綜合性能，從而輸出更精確的語義分割結果。

該測評語義分割效果

輸入 輸出

本次創新技術已在電警卡口、交通事件、違法預審等多場景智能化方案中廣泛應用，幫助自動解析各類交通標志、標線、目標等信息，并自動生成相關場景配置，助力用戶提升工作效率。同時，大華將進一步擴展該技術在輔助駕駛、人機交互等新領域的應用，最大限度地發揮AI技術優勢，助力行業創新發展。

城市道路場景分析

高速場景分析 車載場景分析

在人工智能領域，大華股份通過持續的深耕與創新，獲得了眾多全球AI排行榜第一；在AI進入3.0階段，大華努力構建人工智能解決方案端到端的體系化能力，積極應用主導個性化AI方案敏捷交付，并通過AI、IoT、5G等技術的創新融合，助力用戶構建更適用的智慧化業務應用，加速端到端的人工智能產業化，賦能百行百業。

大華股份將結合行業發展和用戶多元化需求，繼續推動AI技術與各行業多場景的深度融合發展，推動AI等新一代技術的普及與落地，助力行業數字化轉型。