上海，中國 – 2021年1月19日- 在國際權威的多目標跟蹤挑戰（Multiple Object Tracking Challenge，MOT）MOT20榜單上，紫光展銳多媒體算法的mota指標超過70分，拿下全球冠軍。這也是MOT20 Challenge榜單上唯一一家超過70分的企業，彰顯了紫光展銳在多目標跟蹤領域的業界領先水平。

MOT Challenge是多目標跟蹤領域最權威的國際測評平臺，由慕尼黑工業大學、阿德萊德大學、蘇黎世聯邦理工學院以及達姆施塔特工業大學聯合創辦。MOT Challenge 提供了非常準確的標注數據和全面的評估指標，用以評估跟蹤算法、行人檢測器的性能。

其中，MOT 20 benchmark包含8份新的視頻序列、密集且極具挑戰性的場景。這份數據集在4th BMTT MOT Challenge Workshop，CVPR 2019上首次發布，平均每幀高達246個行人，相比之前的挑戰賽數據集增加了夜晚數據集，對現有SOTA的MOT算法在解決極端稠密場景、算法泛化性等方面提出了艱巨挑戰。

紫光展銳在多媒體算法中針對網絡結構設計、損失函數、訓練數據處理等方面進行了大量的創新和探索。針對競賽中訓練集沒有涉及到的場景，紫光展銳創新性的采用端到端同時檢測、行人識別策略，保障了算法在實際落地時的實時性，同時針對不同的端側算力靈活調整網絡大小，可靈活配套多種芯片方案的部署。

同時參與本次競賽的還包括牛津大學、卡耐基梅隆大學、清華大學、慕尼黑工業大學、中科院、微軟等多家企業、大學和科研機構的相關團隊。

多目標追蹤技術作為承載監控、車載、無人機、賽事直播等應用的關鍵技術，可準確捕捉視頻中的關鍵信息，為進一步的信息提取提供支持，將在智慧城市、物聯網等領域得到越來越廣泛的應用。

在智能監控場景中，算法可實現復雜場景下的目標自動提取、跟蹤、識別，理解目標的活動狀態，進而實現場景狀態監測、識別等。多目標追蹤技術的應用可大幅減少人工重復勞動、提高工作效率和監控系統的智能性、安全性；在賽事直播場景中，算法可自動提取運動員的運動狀態，從而實現數據統計、自動導播等功能，挖掘更多的數據價值；在智能車載場景中，算法可獲取道路中車輛、行人的運動信息，為自動駕駛、安全輔助等應用提供必要的決策數據支持。

圖像算法正在深度融合到越來越多的垂直行業，形成乘法效應，衍生出創新的業務和應用，讓人們的生活更加美好和便捷。