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清華大學車輛與運載學院智能車輛團隊在國際公開自動駕駛KITTI評測中獲一項冠軍

2019-06-02 21:25:31·  來源：清華大學車輛與運載學院  
　
李克強教授帶領的智能車輛團隊在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域已有多年的研究，在該領域頂級的國際期刊與國際會議發(fā)表了多篇高水平論文，同時擁有多項相關發(fā)明專利。團隊圍繞
李克強教授帶領的智能車輛團隊在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域已有多年的研究，在該領域頂級的國際期刊與國際會議發(fā)表了多篇高水平論文，同時擁有多項相關發(fā)明專利。團隊圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車，探討人工智能和自動控制在下一代汽車的應用，聚焦感知、決策、控制等核心技術研發(fā)，努力提升下一代汽車的安全、節(jié)能、環(huán)保、舒適等綜合性能。
 
5月21日，清華大學車輛與運載學院2016級碩士研究生余大蒙（導師：李克強 教授）提出了一種基于深度卷積神經網(wǎng)絡的車載視覺實時聯(lián)合感知模型，在自動駕駛領域國際著名的KITTI目標檢測與朝向估計（Object Detection and Orientation Estimation）評測任務中，獲得行人（Pedestrian）類別的第一名（1/74），同時獲得了車輛（Car）類別的第三名（3/139）。
圖1. 基于深度卷積神經網(wǎng)絡的車載視覺實時聯(lián)合感知模型（THICV-YDM）在KITTI自動駕駛國際評測中獲得行人檢測與朝向估計任務的冠軍
實時聯(lián)合感知模型（余大蒙，2016級碩士生）基于車載單目視覺，使用單幀圖像作為模型輸入，同時輸出車輛、行人和騎車人等動態(tài)目標的三維位置、朝向、類別和尺寸信息及道路分割結果。在KITTI行人檢測與朝向估計評測中，該模型以70.57%的平均朝向相似性（Average Orientation Similarity，用于聯(lián)合評估檢測精度與朝向估計精度的評價指標），大幅領先第二名67.66%的成績名列榜首；同時，0.06秒的單幀算法耗時也大幅低于其他方法。斯坦福大學，多倫多大學，馬克斯-普朗克研究所、香港中文大學等全球多個國際頂尖研究團隊參與這兩項KITTI評測任務的競爭。
圖2 實時聯(lián)合感知模型的目標檢測和朝向估計效果圖
圖3 KITTI行人類別的朝向相似性-召回率曲線
 
李克強教授帶領的智能車輛團隊在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域已有多年的研究，在該領域頂級的國際期刊與國際會議發(fā)表了多篇高水平論文，同時擁有多項相關發(fā)明專利。團隊圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車，探討人工智能和自動控制在下一代汽車的應用，聚焦感知、決策、控制等核心技術研發(fā)，努力提升下一代汽車的安全、節(jié)能、環(huán)保、舒適等綜合性能。 
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