在感知算法領域，渾車科技憑借精準語義分割的3D感知技術，最近獲得了SemanticKITTI語義分割和全景語義分割的第一名。
語義分割是自動駕駛感知算法的關鍵技術，可以識別各種場景物體，告訴汽車“你身邊有什么危險”，從而保障出行安全。KITTI是目前發布最早、影響最大的自動駕駛算法評測數據集。SemanticKITTI是KITTI在語義分割方向的子集，是lidar語義分割的重要基準之一。為了推動激光雷達語義分割的研究，SemanticKITTI舉辦了3D語義分割大賽，任務包括“語義分割”和“全景語義分割”。任務1“語義分割”要求準確識別場景中的物體類型(如汽車、行人)；任務二“全景語義分割”要求場景中的所有物體都要在個體層面上被準確識別，即在類型的基礎上，給每個物體一個ID(如一號車，二號車...).
圖注:排名第一的cylinder 3D &；Noah820是來自Won Tech的兩個團隊。
混車科技提出的激光雷達語義分割框架，在柱坐標系下，利用圓柱分割、非對稱三維卷積網絡和點塊結合的檢測方法，實現了精確的三維語義分割。
此次發布的“精準語義分割3D感知技術”基于激光雷達的感知算法，與純攝像頭方案形成雙冗余，滿足多場景下，尤其是夜間的感知需求。此外，這種算法能夠更魯棒、更及時地感知高速公路上突然遇到的小物體，比如突然跳出的小動物，從而及時做出路徑規劃，保證高速行駛的安全。
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語義分割是自動駕駛感知算法的關鍵技術，可以識別各種場景物體，告訴汽車“你身邊有什么危險”，從而保障出行安全。KITTI是目前發布最早、影響最大的自動駕駛算法評測數據集。SemanticKITTI是KITTI在語義分割方向的子集，是lidar語義分割的重要基準之一。為了推動激光雷達語義分割的研究，SemanticKITTI舉辦了3D語義分割大賽，任務包括“語義分割”和“全景語義分割”。任務1“語義分割”要求準確識別場景中的物體類型(如汽車、行人)；任務二“全景語義分割”要求場景中的所有物體都要在個體層面上被準確識別，即在類型的基礎上，給每個物體一個ID(如一號車，二號車...).
圖注:排名第一的cylinder 3D &；Noah820是來自Won Tech的兩個團隊。
混車科技提出的激光雷達語義分割框架，在柱坐標系下，利用圓柱分割、非對稱三維卷積網絡和點塊結合的檢測方法，實現了精確的三維語義分割。
此次發布的“精準語義分割3D感知技術”基于激光雷達的感知算法，與純攝像頭方案形成雙冗余，滿足多場景下，尤其是夜間的感知需求。此外，這種算法能夠更魯棒、更及時地感知高速公路上突然遇到的小物體，比如突然跳出的小動物，從而及時做出路徑規劃，保證高速行駛的安全。
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