据了解，ImageNet大规模计算机视觉识别挑战赛（Large Scale Visual Recognition Challenge），是由斯坦福、卡内基梅隆、北卡以及密歇根等一流名校发起的一项计算机视觉竞赛，是计算机视觉方向发展的风向标，一直吸引诸多活跃的顶尖研究团队、学术名校和工业巨头参与其中，每次比赛的结果对学术界和工业界都有着重要而又深远的影响。
ImageNet 2016竞赛共发布了分类定位、图像目标检测、视频目标检测、场景识别和分割等竞赛项目。海康威视研究院基于深度学习技术，研究出一套高效深度卷积神经网络的方法，凭此在场景分类和目标检测定位竞赛项目中分别取得第一与第二的名次。
海康威视研究院常务副院长浦世亮介绍，此次竞赛成果可以应用到车辆检测、车牌识别、车辆子品牌识别、人体检测、人体属性分析、人脸识别、以图搜图、视频结构化等产品中，将大幅提升产品性能与应用效果。未来，基于深度学习技术，将不断提高机器的智能化水平和自动化水平，在智能安全监控、汽车辅助驾驶、智能交通感知、视频语义理解、机器人和无人机等各方面都有着巨大的应用价值。
海康威视研究院在成立一年多的时间里，积累了深厚的技术底蕴。此次竞赛表明，海康威视研究院紧随计算机视觉发展的潮流和步伐，逐步走在了计算机视觉领域的研究前沿，他们的相关研究成果将为公司的持续发展提供强有力的技术支撑。
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