8月26日，由江苏省人工智能学会、江南大学主办的第五届江苏人工智能大会（JSAI2022）在无锡隆重举行。

作为江苏省人工智能领域规格最高、规模最大、影响力最强的会议之一，本次大会集聚海内外人工智能创新资源，集中展示江苏人工智能领域的学术成果与科技成就。来自AI领域产学研的各路领军人物围绕AI理论、技术、产业与应用展开交流分享，共探人工智能未来发展。

在分论坛活动中，小视科技副总裁、AI研究院院长胡建国带来主题分享“面向大容量视频的细粒度结构化解析技术探索”。胡院长阐述了视频结构化技术中时空域信息融合的应用实践，并进一步解析小视科技MOT国际竞赛冠军方案与工业应用相结合所带来的新的可能性。

“小视”实践：视频结构化的算法应用

视频结构化技术，可将大量的原始监控视频图像转换成结构化的信息，完成信息挖掘与数据提取，因而对安防智慧化转型至关重要。

小视科技利用视频结构化，通过时空两个维度抓取视频帧中的关键信息（如位置坐标、体貌特征、运动趋势、轨迹信息等），从而获取视频预测结果，并将其运用于目标追踪。例如，防护服穿脱流程监管、打架识别、高空抛物检测与校园奔跑检测。

这四类场景的真实环境极为复杂，追踪检测难度极大。防护服穿脱流程包含行为动作识别、监测追踪技术、精细化标签分类技术、流程管理等多个组件，对实时性能的要求较高；打架检测需解决动作剧烈、遮挡程度高、持续时间短等因素对识别准确率的影响。

高空抛物检测的难点在于室外环境复杂，目标体积小、样式多、下落速度快，对检测器性能要求高；校园奔跑检测存在目标移动速度快、场景复杂人数多的难题，需匹配较高的跟踪器性能。