天翼云AI获黑暗场景视频行为识别赛道前五

　　近日，第五届UG2+挑战赛成绩新鲜出炉。天翼云研发三部AI算法团队获得第五名，这是天翼云团队首次在国际AI顶会比赛中崭露锋芒，也意味着天翼云的AI技术实力正在向着世界迈进。

　　UG2+挑战赛由 CVPR主办，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR) 是全球计算机视觉三大顶会之一。本届UG2+大赛围绕雾霾条件目标检测、黑暗场景视频行为识别、大气湍流失真图像模糊缓解三大方向，面向全世界进行赛队招募，共吸引了海内外上百支优秀队伍参赛，包括NVIDIA、新加坡南洋理工大学、好未来AI Lab等人工智能企业、高等院校及科研机构。

　　此次天翼云研发三部AI算法团队首次参赛，在未知的黑暗视频测试集上的top1分类准确率达到87.43%，位列第五。

　　该赛道中，主办方提供了来自HMDB51、UCF101、Kinetics-600和 Moments in Time数据集的精选子集，其中包括11个类别标签（喝酒、跳跃、捡、倒、推、跑、坐、站、转、走和挥手）共 2625 个清晰视频，以及另一组包括11个相同类别但无标签的黑暗场景的视频共3088 个。参赛队伍需使用人工智能技术将黑暗场景的目标视频分类到11个类别中，评价指标是测试集上的Top1分类准确率。竞赛难度巨大。

　　为了提升黑暗场景下的行为识别模型的鲁棒性，天翼云研发三部AI算法团队使用图像增强方法对黑暗视频进行预处理，让图像从曝光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，提升暗部细节。在对比现有先进视频分类算法（R3D、X3D、Timesformer、Slowfast、UniFormer、i3D等）后，天翼云研发三部AI算法团队决定利用CycleGAN做风格迁移，生成黑暗视频来进行数据增强，同时使用半监督算法，利用清晰视频和黑暗视频，使用自适应损失和标记数据的交叉熵分类损失进行模型优化。经过两个月的算法与模型优化，天翼云研发三部AI算法团队将黑暗场景下图像识别率提升了4倍，最终在未知的黑暗视频测试集上的top1分类准确率达到87.43%，夺得了第五名。

　　据介绍，该视频分析技术有较高的应用价值，可应用在夜间安全监控场景中，适用于大雨、大雾、雾霾等恶劣天气下的图像处理与视频分析。

　　通常夜间安全摄像头在光线不足的条件下发挥作用，需要捕捉分析即使是肉眼也很难识别捕捉到的动作。虽然可以使用红外成像传感器等其他设备，但成本较高，不利于大规模部署。因此，探索对黑暗具有鲁棒性的视频分析技术，从黑暗视频中提取有效的动作特征，对做好安全监控工作意义重大。

　　一直以来，天翼云深耕视频智能分析和图像处理相关技术，自研算法通过诸葛AI平台产品赋能千行百业，小到行程码识别，大到智慧城市。目前，天翼云大数据与AI研发团队在起草制定人工智能相关行业标准的同时，已完成百余项核心算法的自主研发。接下来，天翼云将坚持科技创新，发挥云上数智的优势，努力打造央企原始创新策源地。