国内人工智能企业澎思科技（Pensees）在行人再识别（Person Re-identification，简称ReID）算法上取得突破，在三大主流ReID数据集测试Market1501，DukeMTMC-reID，CUHK03中，算法关键指标首位命中率（Rank-1 Accuracy）获得业内最好成绩，刷新了世界纪录。
行人再识别指在非重叠视角域多摄像头网络下进行的行人匹配，即确认不同位置的摄像头在不同的时刻拍摄到的行人目标是否为同一人。行人再识别在公共安全、智能零售、智能交通以及智慧城市等领域有很高的应用价值。
在行人再识别（ReID）技术研究领域，首位命中率（Rank-1 Accuracy）和平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）是衡量算法水平的核心指标。澎思科技此次一举实现了在三大数据集上Rank-1关键指标的大幅提升，目前在Market 1501的Rank-1指标上已经达到96.73%，领先阿里巴巴、腾讯、大华、云从科技等头部厂家。同时在Duke MTMC-reID、CUHK03两个数据集上也刷新了之前业内最高纪录，Rank-1指标分别达到了92.01%和84.57%，尤其在最具挑战的CUHK03上提升明显，在Rank-1和mAP上均达到业界最好水准。
澎思科技此次成果的取得源于对算法的自研创新和融合探索。澎思科技新加坡研究院团队投入巨大精力潜心研究底层算法，开创性地提出了多项技术革新。此次，澎思科技在算法上的突破主要得益于以下几个方面：
首先，采用human parsing对人体分割，结合金字塔水平分块策略，使得网络准确提取细粒度区域特征的能力大幅提升；
训练阶段，借鉴curriculum learning思路，难样本比例逐步提升，使得损失函数更易收敛；
通过图网络结构，学习得到各个细粒度特征的加权系数，进一步提高特征的分辨能力；
最后，在测试阶段，除常规距离计算手段，引入重构距离，提升网络对未对齐、遮挡等技术难点的鲁棒性。
澎思科技新加坡研究院成立于今年3月份，主攻人工智能和深度学习领域的技术研究与开发，全球计算机视觉与深度学习领域顶级科学家申省梅任首席科学家，拥有计算机视觉全栈技术能力，技术面横跨多个应用领域，在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等领域均取得了世界顶级成果。此次澎思新加坡研究院在行人再识别（ReID）算法上取得的突破，是立足于澎思现有业务和商业模式，结合公司的发展方向针对性开展垂直领域技术研发和创新。
近年来受益于深度学习的发展，行人再识别（ReID）技术水平得到了巨大提升，超越人眼识别能力，并达到了商用的水平。目前，澎思科技自研的ReID算法已经在不同行业的多个业务场景中落地应用。
在公共安全领域，澎思科技推出了智慧警务人像大数据解决方案，行人再识别技术在警务实战中可以作为人脸识别技术的有力补充，帮助公安视频侦查实现人脸、人体图像与数据联结，强化轨迹追踪功能，深化公安视频图像应用能力。前不久澎思科技协助江苏省某市公安抓获了一个偷盗电动车的嫌疑人员，就是行人再识别技术在实战场景中的典型案例。监控摄像头在现场拍到的是嫌疑人背对摄像头的情况，未有清晰正面的人脸，但图片显示了他的穿着、发型、身高等信息，然后通过Re-ID技术警方找到了关联摄像头正好拍到他的正脸，以此确认身份，迅速将嫌疑人抓获。
在智慧零售领域，澎思科技的行人再识别技术可以帮助商超收集“人”与“场”之间的关系数据并以可视化的方式重现。通过行人再识别技术追踪记录顾客店内行动轨迹，分析热点区域和商品关注度，分析不同区域的客流驻足率，从而据此优化商品陈列，获取最佳客流动线；感知客流峰谷，最受欢迎区域，合理配备人员，提升服务。同时，也将有助于基于用户行为画像，实现线下广告精准投放。
在智能制造、智慧园区等领域，行人再识别技术同样可以在提高员工工作效率，管理规范生产过程，降低企业管理成本，提升企业安保等级等方面有很多的应用场景。
在人工智能行业进入商业化落地主导的产业化阶段，澎思科技在加大自研技术投入的同时，更关注AI技术的产品化落地和商业化。澎思科技致力于针对用户需求深挖场景，在业务场景里发现行业痛点并不断打磨算法和产品，将技术真正应用到业务场景中。截至目前，澎思科技各行业解决方案已成功落地全国50多个城市，服务超过150家客户。同样，随着落地应用场景的愈加丰富，澎思科技的技术也随之迅速迭代升级，不断向前发展。