在感知算法领域，浑车科技凭借精准语义分割的3D感知技术，最近获得了SemanticKITTI语义分割和全景语义分割的第一名。
语义分割是自动驾驶感知算法的关键技术，可以识别各种场景物体，告诉汽车“你身边有什么危险”，从而保障出行安全。KITTI是目前发布最早、影响最大的自动驾驶算法评测数据集。SemanticKITTI是KITTI在语义分割方向的子集，是lidar语义分割的重要基准之一。为了推动激光雷达语义分割的研究，SemanticKITTI举办了3D语义分割大赛，任务包括“语义分割”和“全景语义分割”。任务1“语义分割”要求准确识别场景中的物体类型(如汽车、行人)；任务二“全景语义分割”要求场景中的所有物体都要在个体层面上被准确识别，即在类型的基础上，给每个物体一个ID(如一号车，二号车...).
图注:排名第一的cylinder 3D &；Noah820是来自Won Tech的两个团队。
混车科技提出的激光雷达语义分割框架，在柱坐标系下，利用圆柱分割、非对称三维卷积网络和点块结合的检测方法，实现了精确的三维语义分割。
此次发布的“精准语义分割3D感知技术”基于激光雷达的感知算法，与纯摄像头方案形成双冗余，满足多场景下，尤其是夜间的感知需求。此外，这种算法能够更鲁棒、更及时地感知高速公路上突然遇到的小物体，比如突然跳出的小动物，从而及时做出路径规划，保证高速行驶的安全。
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语义分割是自动驾驶感知算法的关键技术，可以识别各种场景物体，告诉汽车“你身边有什么危险”，从而保障出行安全。KITTI是目前发布最早、影响最大的自动驾驶算法评测数据集。SemanticKITTI是KITTI在语义分割方向的子集，是lidar语义分割的重要基准之一。为了推动激光雷达语义分割的研究，SemanticKITTI举办了3D语义分割大赛，任务包括“语义分割”和“全景语义分割”。任务1“语义分割”要求准确识别场景中的物体类型(如汽车、行人)；任务二“全景语义分割”要求场景中的所有物体都要在个体层面上被准确识别，即在类型的基础上，给每个物体一个ID(如一号车，二号车...).
图注:排名第一的cylinder 3D &；Noah820是来自Won Tech的两个团队。
混车科技提出的激光雷达语义分割框架，在柱坐标系下，利用圆柱分割、非对称三维卷积网络和点块结合的检测方法，实现了精确的三维语义分割。
此次发布的“精准语义分割3D感知技术”基于激光雷达的感知算法，与纯摄像头方案形成双冗余，满足多场景下，尤其是夜间的感知需求。此外，这种算法能够更鲁棒、更及时地感知高速公路上突然遇到的小物体，比如突然跳出的小动物，从而及时做出路径规划，保证高速行驶的安全。
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