競技賽場上，視頻跟蹤轉(zhuǎn)播運動健兒的颯爽英姿；公共場所里，監(jiān)控設(shè)備定位監(jiān)測可疑行為；自動駕駛中，收集道路實時信息指揮車輛行駛。日常生活中，相機的應(yīng)用已無處不在，視頻分析與日俱增的需求引發(fā)目標跟蹤算法的迅猛發(fā)展。

目標跟蹤發(fā)展迅猛

算法面臨多元挑戰(zhàn)

隨著當代媒體設(shè)備與視頻圖像的高速發(fā)展，目標識別與跟蹤成為計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向，通常識別出目標后，后續(xù)幀持續(xù)跟蹤，利用矩形邊界框錨定目標，以實現(xiàn)目標的定位與追蹤，其關(guān)鍵便在于對個體或多個體實時提取特征并準確識別分割。在目標跟蹤過程中出現(xiàn)的特征丟失，往往會使跟蹤器在后續(xù)視頻幀中無法準確識別分割目標，如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)為算法帶來了巨大壓力。?

●?目標消失：若目標全部被遮擋或長時間被遮擋消失在視野范圍，會造成目標跟蹤器無法有效更新，從而跟蹤失敗。

●?目標運動：目標因運動導(dǎo)致的位移旋轉(zhuǎn)、姿態(tài)變換、尺度距離等情形很容易影響目標的特征表達，當目標移速過快，與前序幀位置差異較大，甚至產(chǎn)生模糊時，也會加大跟蹤難度。

●?背景干擾：主要表現(xiàn)是前景與背景界限不明，包括背景雜亂以及光照變化等干擾。其中強烈光照不僅會模糊背景界限，也會使得目標外觀顏色等特征細節(jié)丟失，從而加大跟蹤的難度。

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特征提取成關(guān)鍵

深度學(xué)習(xí)來助力

在目標跟蹤的任務(wù)中，如何在復(fù)雜多變的情形下成功提取目標特征成為關(guān)鍵問題，在其他領(lǐng)域中已經(jīng)表現(xiàn)出強大的特征提取和表達能力的深度學(xué)習(xí)開始被應(yīng)用到目標跟蹤領(lǐng)域?；诜诸惖纳疃葘W(xué)習(xí)跟蹤算法MDNet使用小型VGG網(wǎng)絡(luò)，通過多域聯(lián)合訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，從而使得這個網(wǎng)絡(luò)擁有提取共性和個性特征的能力，提高對目標和背景的辨別能力。而針對目標移速過快及被遮擋的問題，在MDNet基礎(chǔ)上加入GAN網(wǎng)絡(luò)的VITAL算法，生成遮擋情況下的正樣本從而使分類器具備解決此類問題的能力。

?孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用兩個Alexnet網(wǎng)絡(luò)組成雙分支結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，其中一個分支用于提取樣本圖像特征，另一個分支用于提取搜索圖像特征做相似性比較，取響應(yīng)最大的地方作為目標中心，另外在此基礎(chǔ)上加入RPN網(wǎng)絡(luò)，能夠很好地應(yīng)對尺度變化問題。

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數(shù)據(jù)提升訓(xùn)練效果

坤前筑牢算力支撐

目標跟蹤作為底層視覺分析技術(shù)，能夠輔助進行其它視覺任務(wù)，在安全監(jiān)控、交通管控、自動駕駛、人機交互、醫(yī)療診斷及軍事等領(lǐng)域都具有巨大的應(yīng)用前景。其中安全監(jiān)控廣泛應(yīng)用于日常生活的各個角落，如銀行、超市、車站等人員流動性強場所，通過對可疑目標或行為的識別、跟蹤、分析并預(yù)警，提升公共安全系數(shù)。

某省分行利用現(xiàn)有監(jiān)控及報警設(shè)備，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，組建網(wǎng)絡(luò)遠程監(jiān)控中心，實現(xiàn)轄內(nèi)營業(yè)網(wǎng)點、自助設(shè)備、金庫的視頻監(jiān)控與報警聯(lián)網(wǎng)。為了在滿足GPU算力的前提下實現(xiàn)保障數(shù)據(jù)安全的要求，我們為該省分行提供了以坤前高性能國產(chǎn)服務(wù)器為核心的解決方案，CPU內(nèi)置安全協(xié)處理器，提供芯片級根信任，基于國密算法進行加密、層次化逐級認證，保障系統(tǒng)安全啟動。全面支持前端網(wǎng)點監(jiān)控系統(tǒng)、后臺深度學(xué)習(xí)推理、報警主機聯(lián)動子系統(tǒng)等應(yīng)用需求。

?為了使目標特征的提取及定位跟蹤結(jié)果更準確，需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的工作前提來提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型性能，為了實現(xiàn)計算機視覺領(lǐng)域的算法突破，中國人民大學(xué)計算機視覺與目標檢測的相關(guān)研究中面臨巨大的計算壓力，亟需高性能硬件更新提供算力支撐。在此背景下，我們選用4U塔式GPU服務(wù)器，可滿足實驗室空間部署要求，搭載4片雙寬專業(yè)圖形計算加速卡以大幅提高測試和訓(xùn)練效率，關(guān)鍵部件采用冗余設(shè)計和熱插拔設(shè)計，確保關(guān)鍵環(huán)節(jié)不會因為單點故障而中斷，保障系統(tǒng)長時間安全穩(wěn)定運行。

AI產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，萌生了大量垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)需求。無論是人手一部的手機還是隨處可見的攝像頭、傳感器都在產(chǎn)生積累著數(shù)據(jù)。如果說AI是數(shù)字社會的生產(chǎn)力工具，那么數(shù)據(jù)便是生產(chǎn)原料，坤前前進的動力便在于算力筑基打通數(shù)字動脈，為數(shù)字化進程開疆擴土。