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团队
⚫东南大学毕业，曾任中兴通讯视⚫科技大学计算机科学博士，在IEEE计算机⚫国家科学与工程首席研究教授麦
频产品线总经理，国内技术专家视觉国际顶级二十余篇，担任四克马斯特大学电子与计算机工程系任教授加拿
届CVPR程序委员大NSERC-DALSA数字影院首席科学家
⚫获领域国家科技进步二等奖（第一
完成人），省科技进步一等奖，深⚫历任微软亚研院博士后研究员、中文大学⚫研究领域涵盖多（尤其是视觉信号）计算
圳市科技进步特等奖
研究员、科技大学助理教授，与汤晓鸥等和通信、图像处理、信号量化理论、多数
国际顶级机器视觉团队广泛交流据压缩、联合信源与信道编码等
⚫应用科技研发副总监，主持
近1亿元创新科技基金项目
⚫曾任ASTRI（应用科学）首席研究⚫在许多高水平的国际期和会议上学术论
⚫江苏省创新创业，姑苏人才员，在机器视觉技术产业转化和应用开发方面文160多篇，并获专利2项，取得多项国际
有着丰富经验知名且颇具影响的学术与工业技术成果
本土化服务能力
产品生态
合作伙伴
02
跨镜追踪(Re-ID)技术
跨镜找人的问题
“跨镜找人”，重重：
要从不同的之中，把同一个人识别出来，诸多问题...
不同的光照条件
→
角度的不同跨镜找人感区域的分辨率
的难点
结构化
将整个的主要内容进行分解，
并打上结构化
遮挡的普遍发生
穿着相近衣服的人等...
Re-ID的出现
结构化的问题：对Re-ID要求：
u数据量本身太大u把不同内的物体，关联起来
u巨大的重复性产生更大的数据量u透过有效的方法，把物体找出来
u资料之间缺乏关联性
u即使有关联性，也无法自动配上
u
定义：Re-ID全写是Re-identification，顾名思义，就是把物件重新辨认或识别出来；
对于领域来说，就是要在不同的中，找出同一个人！
千视通Re-ID算法
千视通ReID算法创新：基于注意力架构的深度神经网络方案
传统的Re-ID：
使用全局表征或设定好的局部分割
千视通Re-ID：
（1）特征提取能力强化，模型在不同空间内自动捕捉关键区域
（2）针对实际场景的标物框，进行了改良
（3）网络上进行了简化，工程布局上进行了改良
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