10 月 27 日-11 月 2 日，在 ICCV 2019 Workshop 举办的 Vision Meets Drone: A Challenge（简称：VisDrone 2019）挑战赛上，云从科技研究院与中科院信息工程研究所葛仕明研究员团队（以下简称「联合研究团队」）获得了 Task3「单目标跟踪挑战（Single Object Tracking, SOT）」冠军。联合研究团队提出了改进的精确目标状态估计算法：ED-ATOM。方法里面包含两个模块：目标估计和物体分类。其中，目标估计模块使用 IOU 预测网络、ResNet-18 网络和 ImageNet 等数据集来做预训练，同时使用低光照图像增强算法处理原始数据，离线精调模型后再在线基于跟踪状态的搜索策略改进鲁棒性。物体分类模块则使用数据增强的方法，进行在线数据扩充，以便于分类模型的可推广性。同时基于跟踪状态的有效搜索策略，改进稳健性。最终，结合 IE（图像增强）、ED（通过增强数据训练的 IOU 预测网络）、DA（在线数据增强）、LT（长期跟踪）几种方法的 ED-ATOM 算法，取得了最优成绩。