近日，計算機視覺領域“奧斯卡”CVPR 2022公布論文收錄結果，全球AMR引領者極智嘉(Geek++)聯合美國卡耐基梅隆大學(CMU)和印度理工大學(IIT) 撰寫的物體重識別技術論文成功入選，再度印證了極智嘉在人工智能領域的領先科研水平，同時進一步奠定了極智嘉的行業領先地位。

IEEE國際計算機視覺與模式識別會議（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）是計算機視覺領域的頂級國際性盛會。根據谷歌學術公布的2021年最新學術期刊和會議影響力排名，CVPR在所有學術刊物中位居第四，僅次于《Nature》、《NEJM》和《Science》。CVPR對論文的收錄有著極其嚴格的評選標準，入選難度極大。本屆CVPR的論文有效投稿量再創新高,多達8160篇，接收率僅為25.33%，競爭十分激烈。

技術創新 性能磅礴

高效率丨高靈活丨高安全

物體的重識別能力對于機器人的智能化至關重要，這決定著訂單揀選任務完成的質量。極智嘉搬運產品部撰寫的入選論文《AirObject : A Temporally Evolving Graph Embedding For Object Identification》創新地提出用于視覺感知的物體重識別技術，賦予機器人識別和記憶不同物體和行人的能力。

此前，極智嘉搬運產品部聯合卡耐基梅隆大學(CMU)提出的用于視覺定位導航的全新提取對象描述符算法論文也獲得了機器人頂級盛會ICRA和著名機器人期刊RA-L收錄。

作為應用這兩大創新技術的產品，極智嘉訂單到人揀選機器人A60C憑借著先進的視覺定位和視覺感知技術，可以安全穩定地在復雜場景中人機混行，滿足幾乎所有工業、倉庫場景實時變化的需求。

▲ 極智嘉訂單到人揀選機器人A60C

持續創新 以技為用

學術賦能產品升級

為了提高機器人在工廠倉庫環境下的物體重識別能力，我們提出了以下算法：首先使用Superpoint網絡和MaskRCNN在每幀圖像上提取物體的特征點和實例分割的掩膜。為了能夠利用上物體的結構信息，我們使用Delaunay Triangulation算法對物體上的特征點進行三角剖分（得到一系列相連的但不重疊的三角形的集合，而且這些三角形的外接圓不包含這個面域的其他任何點）。

在得到物體的結構信息后，我們采用圖神經網絡GAT算法和稀疏化網絡提取單幀物體上的描述符。最后使用TCP網絡和SAP層聚合多幀物體的描述符，為每個物體形成描述其特性的唯一編碼，用于物體的重識別。

▲ 算法流程（左）和倉庫環境下的物體檢測（右）

極智嘉訂單到人揀選機器人A60C在某些揀選任務中，需要完成跟隨倉庫人員到達不同的貨架取貨(Follow Me)的功能。此時，機器人的物體識別和行人跟隨能力將決定任務完成的質量。通過全新的物體重識別算法，A60C能夠在極其復雜的場景下穩定高效地完成行人跟隨和訂單到人的任務，助力揀選效率實現2-3倍提升。

▲ 極智嘉訂單到人揀選場景

為了使A60C能夠更加準確的重識別物體，我們在監督網絡訓練時加權使用了三個損失函數：特征稀疏化損失函數、描述符稠密化損失函數和物體重識別損失函數。損失函數三部分相互平衡，極大的提升了機器人的視覺感知能力。

▲ 網絡訓練的損失函數

我們進行了大量的實驗去驗證算法的有效性。新算法在YT-VIS、UVO、OVIS和TAO-VOS都取得了優異的性能，其Precision、Recall和F1-score均比當前SOTA的算法提升較多。

▲ 不同數據集下算法的性能對比

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2111.15150.pdf

極智嘉科技 (Geek+) 是一家引領全球智慧物流變革的智能機器人企業，全球AMR市場份額位居世界第一*。極智嘉提供全品類物流機器人產品和解決方案，助力企業實現物流智能化轉型升級。目前，極智嘉已在全球部署超10,000臺AMR機器人，服務耐克、迪卡儂、沃爾瑪、豐田、西門子等全球超300家全球大客戶，商業落地規模領先業界。

極智嘉成立于2015年，總部位于中國北京，業務遍及亞太、歐洲和美洲，在超過30個國家和地區擁有全球化銷售、運營和服務能力。憑借卓越的產品技術和商業表現，極智嘉于2019年和2020年蟬聯《機器人商業評論》(Robotic Business Review) “全球機器人50強榜單”，是史上首家上榜的中國物流機器人企業，更是2020年唯一上榜的中國公司。此外，極智嘉榮膺全球權威商業媒體Fast Company《快公司》2021全球最具創新力機器人公司TOP10，是榜單中唯一一家中國AMR企業。

*來源: Interact Analysis