联想?自动驾驶技术冠军?

一举击败苏黎世联邦理工学院

邓思邈 发自 副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

自动驾驶挑战赛的冠军,被一个「非典型」玩家夺走了,还是在世界顶级计算机视觉会议(CVPR 2022)上。

它在多目标跟踪技术的准确度上,实现了新突破。

还一举击败苏黎世联邦理工学院、伯克利大学、卡内基梅隆大学等20多个国内外团队。

更重要的是,这次出手可谓不鸣则已一鸣惊人。

联想,没错,以PC著称的公司,现在用技术的方式首次展现了自动驾驶实力。

多目标跟踪挑战赛冠军?

众所周知,多目标跟踪(Multiple Object Tracking,简称MOT)技术是计算机视觉领域的重要研究方向,主要通过先进的检测和跟踪算法对各种目标进行高效的轨迹跟踪。

这项技术在自动驾驶、智能监控、行为识别等方向应用广泛。

具体到自动驾驶方面,该技术能够让车辆对路面的其他车辆和行人进行检测跟踪,基于它们的运动轨迹,对接下来的车辆驾驶和行人行为进行预测,并据此规划自己的行驶轨迹,实现安全驾驶,避免发生碰撞事故。

此次挑战赛,由苏黎世联邦理工学院在CVPR2022自动驾驶论坛上发起,基于BDD100K自动驾驶数据集。

这套自动驾驶数据集有何特点?

由加州大学伯克利分校AI研究所(BAIR)发布,是目前规模最大、内容最具多样性的公开驾驶数据集,对于训练模型来说很有用。

具体来看,这套数据集由10万个高清视频序列组成,涵盖一天中许多不同时间、天气条件和驾驶场景下超过1,100小时的驾驶记录。

基于这套数据集,本次挑战赛将8种物体的平均MOTA(多目标跟踪准确度)设为评价指标,包括行人、骑手、小轿车、皮卡、公交车、火车、摩托车和自行车等。

联想研究院本次的方法,创新之处在于,他们基于Tracking-by-detection追踪框架,提出了一种ReidTrack的创新方案,在平均MOTA上拿到了第一名,超过了苏黎世联邦理工学院、伯克利大学、卡内基梅隆大学、驭势科技等20多个国内外团队。

其实,多目标跟踪技术的评价指标主要基于三点,分别是对于目标的检测是否及时、预测位置是否和真实位置一致,以及每个目标的是否保持独一无二的ID。

此次大赛上设定的评价指标——多目标跟踪准确度(MOTA),是目前普及面最广的多目标跟踪技术评估方法,它能够将假正率、假负率和错配率结合成一个单独的数,对整体的跟踪性给出一个比较合理的评估。

获得较高的MOTA,也就意味着这套算法在跟踪目标上做到了更加准确无误。

此外,多目标跟踪技术还有一些评价指标,例如多目标跟踪精度(MOTP)、跟踪距离误差(TDE)、完整性、鲁棒性等等,但此次大赛并未涉及。

值得一提的是,在此前5月的Waymo开放数据集MOT(2D Tracking) 排行榜中,联想研究院也荣获第一,超过斯坦福、伯克利以及零跑汽车等团队。

除了此前提到的BDD100K数据集,Waymo开放数据集则是自动驾驶领域另一个比较权威的数据集,包含了1000个场景用于训练和验证,150个场景用于测试。

总的来说,以上就是联想在自动驾驶技术上展现的最新实力,而在此之前,更多的技术布局,主要围绕智能车领域展开。

智能车领域,早已布局?

把镜头拉远一点,你会发现,不仅仅是自动驾驶,联想早已涉猎智能车领域多年。

早在2016年,联想创投就参与了蔚来汽车的C轮融资,并在联想2017全球科技创新大会上,正式宣布与蔚来达成战略合作,共同开发智能汽车计算平台。

联想旗下车联网公司懂的通信,也基本成了智能车在联网通信方面的标配。

芯片方面,联想投资了寒武纪、芯驰科技和比亚迪半导体;电池领域,联想则是宁德时代最重要的股东。

去年,联想创投还对自动驾驶公司轻舟智航进行了投资。

除此之外,联想发布了两项自动驾驶相关专利,分别是《自动驾驶的方法、自动驾驶交通工具及自动驾驶管理系统》、《自动驾驶的保护方法以及自动驾驶的交通工具》。

而这次拿下挑战赛冠军,绝不仅仅止于此。

这可能是联想技术秀肌肉的一次展示,也可能是联想正在秘密展开更大的自动驾驶、智能车布局的开端。

有点意思~

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