最近，2019国际计算机视觉大会（ICCV 2019）在韩国首尔召开，本次大会由美国电气和电子工程师学会主办，在本次计算机视觉大会上，举行了“视觉遇上无人机：挑战”挑战赛，云从科技研究院与中科院信息工程研究所研究员葛仕明团队获得了Task3“单目标跟踪挑战”的冠军，并刷新了此项目的世界纪录。
可能大家都没有听过云从科技研究院，这是孵化自中科院重庆绿色智能技术研究院，此次参赛VisDrone 2019，与葛仕明团队组成中科院联合研究团队，VisDrone 2019的挑战项目是“无人机目标检测”，要求实现从无人机获取的视觉数据中进行物体检测和跟踪。
VisDrone 2019数据由天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集，全部基准数据集由无人机捕获，共288个视频片段，包括261908帧和10209个静态图像。这些帧由260多万个常用目标（如行人、汽车、自行车和三轮车）的手动标注框组成。
为了让参赛队伍能够有效地利用数据，数据集还提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性，这样的要求给参赛队伍带来了一定的难度，不仅要处理训练集、验证集、测试集等大量数据，还要克服数据中的低分辨率、长期遮挡、相机运动模糊等困难。
经过反复训练和测试，联合研究团队对精确目标状态估计算法进行了改进，新的算法包括目标估计和物体分类两个模块，其中目标估计模块在使用数据集做预训练的同时，使用低光照图像增强算法处理原始数据；物体分类模块则使用数据增强方法，进行在线数据扩充，同时基于跟踪状态的有效搜索策略改进稳健性。
本次大赛吸引了众多海内外的高校，其中不仅有清华大学、马里兰大学、三星研究院等知名高校和机构，还有企业组成的上百支参赛队伍，最终，联合研究团队提出了结合图像增强、通过增强数据训练的IOU预测网络、在线数据增强、长期跟踪等几种方法的ED-ATOM算法取得了最优成绩，获得冠军并刷新了世界纪录。
这种新的算法在未来应用前景广阔，不仅能够用于安防，还在行人跟踪、安全检测等方面发挥巨大作用，随着无人机采集视觉数据的发展，该技术将会广泛应用，对于视觉数据处理是一个不错的突破。
