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阿里巴巴布局自动驾驶技术,获道路场景分割技术三项世界第一

[日期:2018-01-17] 来源:新智元  作者: [字体: ]

来源: 阿里云等

编辑:张乾

【新智元导读】近日,在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中,阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一,包括UMM_ROAD(多车道)与UU_ROAD(乡村车道)两项特定场景评测任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。种种迹象表明,阿里的无人驾驶计划正加速朝既定方向前进。

继机器阅读理解打破世界纪录、精准率首次超越人类之后,阿里巴巴又在一个领域获得突破:夺道路场景分割任务世界级技术第一,与自动驾驶紧密相关。

近日,在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中,阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一,包括UMM_ROAD(多车道)与UU_ROAD(乡村车道)两项特定场景评测任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。

道路场景分割准确率获第一

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是国际公认的最大自动驾驶计算机算法评测数据集。

多样性是KITTI数据集的最大特点,涵盖城市、住宅区、道路、校园、行人等五大场景,采用更适合自动驾驶的BEV视角评价方式,包含众多难度较大的无标识线道路,是自动驾驶技术研发必选的调测平台。

道路场景分割在自动驾驶领域至关重要,主要应用在自动驾驶中的可行驶区域划分、自动驾驶路径规划、高精地图构建以及辅助驾驶的AR导航。

大多数自动驾驶研究机构都能做到对城市道路的大块分割,但对于边缘路面,例如路岩石、车辆沿路停靠等还存在很大识别难度。如何把道路边缘分割的更为精细,是目前的主要攻坚方向。

由机器视觉科学家任小枫带领的视觉技术团队提出基于在线难样本挖掘的网络学习方法,同时在网络中增加在线数据增强模块,及全局特征、局部特征融合机制,提升网络特征的表征能力与推广能力,解决道路分割问题中的道路边沿与车辆周围路面分割不准确、阴影干扰等问题。

最终以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD(乡村车道)、UMM_ROAD(多车道)两项特定场景评测任务第一,96.76%的准确率获整个道路场景分割综合评测任务URBAN_ROAD第一。这也是阿里巴巴首次出现在KITTI道路场景分割的排行榜上。

阿里发力自动驾驶

虽然阿里巴巴夺得道路场景分割任务世界级技术第一,不过,阿里巴巴方面却向澎湃新闻否认阿里将进军自动驾驶业务。矛盾的是,阿里云却在其官方微信中写出“阿里巴巴布局自动驾驶技术”的标题。

对此,阿里官方解释:“自动驾驶技术只是基础科研的一部分,做技术研究不代表业务布局。”

据媒体报道,在任小枫团队以外,阿里AI Lab的一支团队负责开展自动驾驶相关研究,这支团队里有很多来自前nuTonomy员工,nuTonomy被冠以“致力于自动驾驶技术商业化最激进的公司之一”,主要针对全球自动驾驶按需出行服务市场研发专有的全栈式自动驾驶软件解决方案。去年10月24日,汽车零部件供应商德尔福宣布以4.5亿美金收购了nuTonomy。

在互联网造车领域,百度被认为是跑的最快、布局最广的互联网公司,而阿里和腾讯则分别在智能车机(研发AliOS系统,专注内容生态等)和投资上见长。不过,最近以来的这些迹象表明,阿里在自动驾驶业务上已经发力。

据阿里云介绍,阿里巴巴长期占据KITTI的车辆检测世界冠军,近日还获得行人检测项目第一,在计算机视觉国际顶级期刊和会议TIP、ACM MM等发表多篇论文,向世界展现阿里的技术。

目前,阿里已宣布与上汽、本田、福特等车企进行合作,提供车载导航仪等利用语音操作车载终端的系统。

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