达摩达摩院再获自动驾驶权威测评第一，车辆可识别“厘米级”障碍物
DoNews 5月8日消息（采访人员 赵晋杰）阿里方面5月8日宣布 ， 在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI上 ， 达摩院凭借全新算法在"单帧3D点云语义分割"排行榜获得第一 。 该技术用于达摩院的无人物流车后 ， 大幅提升了车辆的环境精细化理解能力 ， 使车辆能够识别"厘米级"障碍物 。
【达摩达摩院再获自动驾驶权威测评第一，车辆可识别“厘米级”障碍物】KITTI是全球最大的自动驾驶计算机算法评测数据集 ， 为促进基于激光的语义分割研究 ， KITTI于2019年推出了细分数据集Semantic KITTI 。 在"全类别分割平均交并比(mIOU)"和"整体准确率(accuracy)"两大指标上 ， 达摩院团队均获得第一 。
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△ 图左为原始点云 ， 图右为经过语义分割的点云 ， 自动驾驶车辆辨别出了行人、车辆、树木、建筑等物体 。
达摩院自动驾驶实验室资深算法专家卿泉介绍 ， 业界通用的点云局部上下文特征建模方法难以满足自动驾驶实时、精准的感知需求 。 达摩院提出的新算法以激光点为载体 ， 结合每个3D点在鸟瞰、前视等视角下的邻域特征 ， 通过多层级联编码进行特征学习 ， 大大增强3D点的特征表示能力 ， 由此提高了语义识别的准确性 。
该算法应用于达摩院的无人物流车后 ， 车辆对障碍物的精细化识别水平大幅提升 。 比如在行驶途中遇到临时拉起的警戒线 ， 即便线宽仅有3厘米 ， 物流车也能轻松识别并绕道而行 。
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