宇视科技计算机视觉与深度学习算法AdaptNet在Multiple Object Tracking (MOT) Challenge全球竞赛刷新最好成绩，在MOT最新的数据集MOT17Det中，将交通场景目标检测AP提高至0.89X，呈现最高识别准确率与最低误报率，以第一名成绩打破国内外AI算法名企创下的记录。MOT最新的数据集MOT17Det，采集自不同场景和多个拍摄角度下的素材，覆盖各种复杂情况、待检测目标，涉及欠曝和过曝场景、微小目标、目标被大量遮挡等。宇视科技采用的是算法AdaptNet 1.2版本，主要改进点有三个方面，
①在已有深度神经网络的基础上，融合了多尺度深度特征，提升对微小

目前，AdaptNet已运用于宇视前后端AI系列产品，如『天目』卡口/电警、『函谷』人脸/人体抓拍机、行业款『昆仑』数据结构化服务器等。安防+AI大规模部署，宇视将传统AI三要素演进为六要素：算法、算力、数据，产品、工程、方案，从IMOS操作系统到六山两关，实现了全系列AI产品在雪亮、平安、交通、企业、教育、金融等多场景的落地，以实战成果守护安全美好生活。