客車網(wǎng)2023年5月6日獲悉，蘑菇車聯(lián)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法近日登上KITTI 數(shù)據(jù)集Moving Object Segmentation任務(wù)榜單第一。該任務(wù)關(guān)鍵在于能夠準(zhǔn)確且快速地將激光雷達(dá)識(shí)別出來(lái)的點(diǎn)云圖像中運(yùn)動(dòng)部分分割出來(lái)，比如行駛中的車輛、過(guò)馬路的行人、地面爬行的小動(dòng)物，甚至是一片飄落的樹葉。

　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法的難點(diǎn)是同時(shí)保證算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，蘑菇車聯(lián)在這兩項(xiàng)指標(biāo)上都遠(yuǎn)超行業(yè)水平。研究團(tuán)隊(duì)利用不同視圖信息互補(bǔ)的特性等方式來(lái)提高算法識(shí)別準(zhǔn)確性，識(shí)別時(shí)間僅需15毫秒;為了保證算法框架的實(shí)時(shí)性，團(tuán)隊(duì)將點(diǎn)云序列疊幀部分做了深度優(yōu)化，目前對(duì)于5幀點(diǎn)云(每幀15萬(wàn)個(gè)點(diǎn))進(jìn)行疊幀，耗時(shí)僅2.5 毫秒。

　　KITTI是目前國(guó)際上最大的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國(guó)技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦。同時(shí)，該數(shù)據(jù)集提供了算法打榜功能，網(wǎng)站匯集大量相關(guān)的論文算法和場(chǎng)景真實(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)自動(dòng)駕駛算法研發(fā)有重要指導(dǎo)意義，是全球頂級(jí)自動(dòng)駕駛公司、研究機(jī)構(gòu)的“競(jìng)技場(chǎng)”。

　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割算法在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用廣泛，它可以將運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)云剔除掉，僅保留靜止的點(diǎn)云，從而幫助SLAM(即時(shí)定位與建圖)更好地估計(jì)車輛位姿變化和建圖;該任務(wù)也可以將運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)云聚類并輸出給軌跡預(yù)測(cè)或軌跡決策規(guī)劃模塊，使得自動(dòng)駕駛車及時(shí)地避讓運(yùn)動(dòng)的物體。

　　蘑菇車聯(lián)持續(xù)在數(shù)字交通前沿技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，相關(guān)研究成果涵蓋目標(biāo)分割、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、融合感知以及交通參與者軌跡預(yù)測(cè)等重要環(huán)節(jié)，全環(huán)節(jié)保證L4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Mogo AP的安全性。截至目前，蘑菇車聯(lián)多項(xiàng)算法在國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)集榜單中排名居于前列，包括KITTI、nuScenes等，研究成果被ICRA、IROS、IEEE等國(guó)際權(quán)威學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)認(rèn)可。