近日，騰訊優(yōu)圖在國際權(quán)威的計算機視覺算法評測平臺KITTI中，將car tracking benchmark測試上的車輛追蹤準確率提升至87.76%，一舉打破圖森(TuSimple)、百度(DuEye)、斯坦福(MDP)等名企名校創(chuàng)下的紀錄，斬獲數(shù)據(jù)集排行榜第一。

　　(騰訊優(yōu)圖以87.76%的準確率名列KITTI排行榜第一)

　　KITTI數(shù)據(jù)集測評平臺由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國際上最權(quán)威的自動駕駛場景下的計算機視覺算法評測數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù)，有大量的微小目標、欠曝和過曝、多種視角變化以及大量遮擋情況。

　　騰訊優(yōu)圖在車輛目標追蹤上之所以能夠?qū)崿F(xiàn)歷史性突破，在于其完成了兩個技術(shù)層面的攻堅。一是以多尺度深度學習模型直接完成端到端訓練檢測目標和追蹤軌跡的關(guān)聯(lián)矩陣，強化多檢測目標和多追蹤軌跡之間的相關(guān)性。另一方面，該團隊提出基于視覺關(guān)聯(lián)矩陣和運動關(guān)聯(lián)矩陣融合決策的多目標追蹤方案，能夠在復雜場景下完成車輛追蹤任務(wù)。

　　據(jù)悉，優(yōu)圖研發(fā)的追蹤技術(shù)不僅能夠應(yīng)用于無人駕駛領(lǐng)域，而且將在智慧交通、智慧警務(wù)和智慧園區(qū)等場景中準確分析車輛軌跡行為，達到提前預警并輔助上層決策的作用。