继大华AI取得KITTI语义分割竞赛第一之后，近日，大华股份基于深度学习算法的语义分割技术，刷新了Cityscapes数据集中语义分割任务（Pixel-Level Semantic Labeling Task）的全球最好成绩，在语义分割任务上四项指标均取得第一，超越了其它一流AI公司和顶尖的学术研究机构，彰显了大华在语义分割领域深厚的技术积淀。
大华AI取得Cityscapes数据集排行榜第一
https://www.cityscapes-dataset.com/benchmarks/#scene-labeling-task
关于Cityscapes
Cityscapes数据集由戴姆勒（DAIMLER）在内的三家德国单位联合提供，包含50多个城市场景的驾驶场景高质量像素级注释图像（共19个类别），是CVPR、ECCV等国际顶级会议中语义分割任务最常用的测试数据集，吸引了阿里、腾讯、微软、北大、MIT、中科院等百余个全球知名AI实验室和顶尖学术研究机构参与。
语义分割：
语义分割是一项针对图像进行像素级别的分类技术，需要对每个像素进行类别识别，极易因遮挡、类别混淆而识别不准。
大华AI团队结合光流特征、边缘学习等算法优点，研发基于显性困难点监督的语义分割方法，通过挖掘目标困难像素点的潜在语义上下文信息，并进行多尺度类别自适应学习，有效提升了语义分割的综合性能，从而输出更精确的语义分割结果。
该测评语义分割效果
输入
输出
本次创新技术已在电警卡口、交通事件、违法预审等多场景智能化方案中广泛应用，帮助自动解析各类交通标志、标线、目标等信息，并自动生成相关场景配置，助力用户提升工作效率。同时，大华将进一步扩展该技术在辅助驾驶、人机交互等新领域的应用，最大限度地发挥AI技术优势，助力行业创新发展。
城市道路场景分析
高速场景分析
车载场景分析
在人工智能领域，大华股份通过持续的深耕与创新，获得了众多全球AI排行榜第一；在AI进入3.0阶段，大华努力构建人工智能解决方案端到端的体系化能力，积极应用主导个性化AI方案敏捷交付，并通过AI、IoT、5G等技术的创新融合，助力用户构建更适用的智慧化业务应用，加速端到端的人工智能产业化，赋能百行百业。
大华股份将结合行业发展和用户多元化需求，继续推动AI技术与各行业多场景的深度融合发展，推动AI等新一代技术的普及与落地，助力行业数字化转型。
