從博觀智能（Bresee）了解到，9月3日，繼CCF BDCI 多人種人臉識別經典賽奪冠后，博觀智能一周內在車輛重識別（Vehicle Re－identification）算法領域再次取得重大進展。在當今世界最大的車輛重識別數據集VERI－Wild上，博觀智能在首位命中率（Rank－1 Accuracy）、平均精度均值（Mean Average Precision，MAP）和MINP（Mean Inverse Negative penalty）三大指標上，均超越已公開的企業與科研機構，創造了新的世界紀錄。

車輛重識別（Vehicle ReID），是智能交通系統中至關重要的環節之一，可利用計算機視覺技術檢索不同監控場下的圖像或者視頻序列中是否存在特定車輛，是人工智能在交通行業中應用最理想的技術 。

突破世界上最具挑戰的車輛重識別數據集

隨著深度學習技術的發展，車輛重識別算法性能顯著提升，但由于部分數據集的限制，使得現有的ReID模型在真實場景中的泛化能力可能存在問題。真實監控情景中的車輛重識別仍然面臨高度視角差異、極端照明條件、復雜背景和不同的監控來源等挑戰。

非受限場景車輛重識別數據集VERI－Wild的推出就致力于解決這些問題。VERI－Wild在2019年CVPR期間對外發布，此數據集從一個大型閉路電視監控系統中跨越一個月（30×24h）捕獲，該系統由 174 個攝像機組成，分布在一個面積超過 200 平方公里的大型市區。數據集由40，671個車輛標識中的416，314張圖像，以及車輛的時間戳、品牌、顏色和車型等附加信息組成，是目前世界上最具挑戰的車輛重識別數據集。

車輛重識別的難點，包括因攝像機的拍攝角度、光照強度等不同，車輛存在遮擋、色差變化和車頭車尾角度不同等問題。針對此類難題，博觀智能算法團隊進行技術攻關突破，利用語義分割的方法提取車輛細粒度特征信息，如車燈、飾品、車標等，結合多任務學習預測車輛方向，有效解決了上述難題，實現在VERI－Wild三個不同難度數據集上刷新世界紀錄。

博觀智能（BreSee）是基于計算機視覺的人工智能科技創新型企業，開創了業內領先的人工智能算法開發平臺，擁有過硬的技術內核及自主研發能力，并具備行業級智能化算法交付能力，支持完成 1500 余項行業場景化 AI 項目交付：

博觀智能原創的 AdaptNet 深度網絡，在2017年、2018年分獲KITTI測評車道檢測算法世界第一、MOT Challenge全球競賽測評交通場景目標檢測世界第一；

2019年11月，博觀智能ReID算法在國際三大主流ReID數據集 Market1501、DukeMTMC－reID、CUHK03 上刷新世界紀錄，六大單項指標均為最高，同時刷新業內紀錄；

2020年9月，在中國計算機學會主辦的頂級賽事CCF 大數據與計算智能大賽——多人種人臉識別經典賽中，博觀智能刷新業內紀錄勇奪冠軍。

同月內，博觀智能車輛重識別（Vehicle Re－identification）算法在當今世界最大的車輛重識別數據集VERI－Wild上，再次刷新世界紀錄。