(全球TMT2023年5月9日讯)日前,在由黑芝麻智能主办的“2023智能汽车高峰论坛”上,黑芝麻智能机器学习专家张蕾发表了主题为“基于激光雷视融合的3D自动标注技术助力自动驾驶更上一层楼”的演讲,分享了黑芝麻智能在3D数据自动标注方面的研发进展。
自研系统性能方案比肩世界领先算法
黑芝麻智能自主设计和开发了一套基于激光雷达和多摄像头进行3D自动标注的方案。该方案履行两阶段的方法,第一阶段是先通过多帧点云的方式和图像融合,得到初始的3D标注;第二阶段是以物体为中心的3D精调,进一步提高3D检测精准度。
对于3D物体框的精调,黑芝麻智能采用了两种不同方案。静态物体在多帧点云对齐以后,可以得到一个密度非常高的单个物体点云。在单帧点云里即使看不到一个物体的全貌,但经过以物体为中心的点云融合以后,基本上可以看到完整的物体形状,这样可以更好地估计其尺寸。另一方面,对于动态物体,它的轨迹会形成一个有用的信息,根据动态累计的点云也可以更好地估计其大小和空间上的位置。
张蕾介绍,黑芝麻智能的这一方案,融合了多种模态,目前包括360度激光雷达和六个摄像头的信息,还有前融合和后融合的方式。在两阶段的模型里面,采用的是以物体为中心的点云对齐精调的方式,生成高度紧凑的3D目标检测框。而多帧激光雷达点云的时序融合,能有效弥补单帧点云的稀疏和遮挡问题。同时,整个模型不同阶段可以进行多种融合,下一阶段还可以在整个模型的不同层次阶段进行融合。另外,在采用了跟图像检测做后融合的方法以后,黑芝麻智能还将检测物体的类别从三类扩展到十三类,并且还可以通过聚合的方式实现复杂不规则物体的检测。与此同时,黑芝麻智能的方案,采用了模块化设计,可根据不同需求增加、去除可选的处理环节,达到最优化效益。
自建数据采集系统与完整的云服务平台
基于华山二号A1000芯片,黑芝麻智能还可同时提供传感器采集设备,客户可基于这套设备同步采集360度旋转激光雷达和6个1080p摄像头数据,同时采集IMU、GPS、轮速编码器等多种数据。
黑芝麻智能还可以对这一3D自动标注系统做进一步扩展,包括通过差异化的多模型集成来进一步提高算法准确度,通过运行时的数据增强来进一步提高算法准确度,通过半监督学习和自监督学习来训练更好的模型,通过在神经网络深层结构上的多传感器融合来进一步提高模型能力,通过融合聚类方法来检测未知的路面障碍物等等。
张蕾在演讲结尾时表示,在开发基于激光雷达和多摄像头的自动驾驶领域的 3D 物体自动标注系统的同时,黑芝麻智能可为客户提供数据采集、数据预处理、3D 自动标注、人工标注及检验的云服务平台。
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