近日，大華股份依托自研的訓練框架開發的醫療領域病理切片弱監督語義分割技術，在WSSS4LUAD比賽上取得第一；開發的實例分割技術，在MSCOCO比賽上取得第一；關鍵指標超越一流AI公司和頂尖學術研究機構，彰顯了大華在目標分割領域深厚的技術實力和創新能力。
WSSS4LUAD（Weakly Supervised Semantic Segmentation for Lung Adenocarcinoma）比賽及LUAD_HistoSeg數據集，是由廣東省人民醫院、電子科技大學、北京郵電大學等機構學者組織發起，旨在用圖像級別的分類標簽實現組織病理學圖像的語義分割，對推動人工智能在病理學圖像的快速發展具有重大意義。
MSCOCO（Microsoft Common Objects in Context）數據集，則是由微軟構建的大型數據集，實例分割賽道共80個類別，是衡量模型性能權威的數據集之一，吸引了國內外著名AI實驗室和頂尖學術研究結構的積極參與。
據統計，大華股份在全球AI競賽測評中累計取得60多項第一、1300多項AI發明專利。大華AI取得快速突破、始終保持技術領先優勢，離不開大華巨靈平臺賦予的產業創新的科研能力。大華巨靈平臺自研的訓練框架，可高效精準地完成大華每年100多萬個訓練任務，且最快完成的任務僅需10分鐘，高效支撐了大華在AI新算法領域的技術研究。
醫療病理學領域 通過語義分割技術實現組織切片識別效果
本次獲獎的AI算法，依托自研的大華巨靈人工智能開發平臺，通過弱監督和半監督學習技術，大幅降低算法對數據的要求，在醫療病理學、安檢X光、毫米波成像等領域解決訓練素材獲取難度大、專業性要求極高等難題，極大提升了目標分割的精度效果，有效助力場景化應用落地。
交通場景實例分割解析效果
依托實例分割技術，在智能交通領域，能夠幫助自動解析交通標志、標線、信號燈、人機非等交通要素，廣泛應用于電子警察、道路卡口、交通事件檢測、智慧停車等多場景業務，實現對道路交通態勢、交通事件等的有效識別，全面提升城市交通治理能力。
時下，人工智能應用百花齊放，智能化需求持續增長。大華股份將以“Dahua Think# 云聯萬物 數智未來”戰略為引領，聚焦城市、企業業務場景持續創新，從交通治理到民生服務、從安全生產到智能制造、從農牧養殖到環保生態等，不斷突破傳統業務邊界，不斷拓寬AI應用領域，與客戶攜手共建數智應用的領先優勢，賦能千行百業數智化升級，推動經濟社會可持續、健康、高質量發展。
