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      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      本文作者: 伍文靚 2020-06-19 18:17
      導語:百度斬獲 4 項世界冠軍及 1 個榜單冠軍,并成功衛冕 1 項冠軍。

      雷鋒網按,近日,計算機視覺領域的國際頂會 CVPR 2020 首次以線上形式拉開帷幕。

      在本屆 CVPR 大會與智能交通關系最緊密的 AI CITY Challenge 和 MOTS Challenge 兩大挑戰賽中,百度表現突出,斬獲 4 項世界冠軍及 1 個榜單冠軍,并成功衛冕 1 項冠軍。

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      具體來說,AI CITY 智慧城市挑戰賽由英偉達、亞馬遜、馬里蘭大學等主辦,主要集中在交通相關的車輛跟蹤、再識別、異常事件分析等應用場景。

      AI CITY 智慧城市挑戰賽的 4 項比賽中,全球共有 315 支隊伍參加,其中不乏阿里、滴滴、松下、卡內基梅隆大學等科技巨頭和高校。在以下 3 場競賽中,百度均取得了冠軍的成績:

      • 車流統計(Track 1:Multi-Class Multi-Movement Vehicle Counting);

      • 車輛再識別(Track 2:City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification);

      • 異常事件檢測(Track 4:Traffic Anomaly Detection)。

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      百度勇奪AI CITY挑戰賽三項冠軍

      其中,百度在今年的車輛重識別賽道蟬聯冠軍,異常事件檢測最終得分超第二名近 50%。

      百度之所以能取得如此成績,要歸功于其技術創新:

      • 在車流統計任務中,提出平滑馬氏距離、漏檢框召回優化等多目標跟蹤改進算法,結合基于軌跡形狀相似度的車道分類方法,整體方案綜合指標達到 91.8%;

      • 在車輛再識別任務中,通過采用 3D 渲染數據編輯、復雜負樣本增強、多信息融合等技術,最終 mAP 指標大幅領先第二名 6% 以上;

      • 在異常事件檢測任務中,提出雙向多粒度融合異常檢測算法,使得異常事件準確率高達 98% 以上。

      雷鋒網了解到,上述技術均已應用于百度自研的智能交通系統,該系統整合了檢測、跟蹤、3D 定位、分割、身份重識別、事件分析在內的一攬子視覺技術。

      MOTS (Multi-Object Tracking and Segmentation) 多目標跟蹤與實例分割挑戰賽則由德國慕尼黑大學、德國亞琛工業大學、ETH聯合舉辦。其中,MOT(多目標追蹤)是視頻理解和分析領域的核心技術之一,廣泛應用于智慧城市、智能交通等實際場景。

      KITTI-MOTS 是自動駕駛權威數據集 KITTI 中多目標跟蹤任務的擴展,包括 21 段訓練視頻以及 29 段測試視頻,每一段視頻均提供了所有物體(人和車)的實例分割標注,成為首個同時提供實例分割以及多目標跟蹤標注的公開數據集。

      今年,百度同時參加了 MOTS 和 MOT 競賽任務,并在 KITTI-MOTS 賽道以及 MOT20 榜單中斬獲第一。

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      百度拿下KITTI-MOTS競賽冠軍和MOT20榜單冠軍

      其中,在 KITTI-MOTS 競賽中,百度提出了新型方法 PointTrack++,并且在行人和車輛兩個類別中均取得冠軍。PointTrack++ 包括視頻實例分割、掩膜特征提取以及多目標關聯跟蹤等技術,突破性地把 3D 點云分析融入 2D MOTS 任務之中,首次實現實時在線的 MOTS 算法,并在車輛場景測評指標上領先第二名 3 個百分點以上,實現 SOTA 結果。

      繼去年 MOT16 奪冠之后,百度繼續在 2020 年最新的多目標追蹤榜單 MOT20 上進行了測試,并取得了第一名的成績。相比往年,MOT20 使用一批全新的訓練/測試數據集,場景行人高度密集,難度更大。

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      KITTI-MOTS競賽中算法可視化展示

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      左圖為MOT16算法可視化展示,右圖為MOT20算法可視化展示

      在很大程度上來說,百度本次的表現與飛槳的強力支撐密不可分,主要體現在以下三個方面:

      • 挑戰賽使用的檢測模型均基于 PaddleDetection 而打造;

      • 飛槳豐富且領先的預訓練主干網絡模型和完備的操作池,大幅縮短開發高精度模型的周期;

      • PaddleClas SOTA 模型豐富,為快速構建再識別任務提供了保障。

      而且,挑戰賽冠軍模型已面向公眾開放,并且成功應用到了國內首個民用 Robotaxi 的車路協同系統之中。借助 PaddleLite 定制化提升模型性能,在算力有限的情況下也可保障系統魯棒運行。

      在目前火熱的新基建背景下,智能交通領域備受關注。

      在這一方面,百度 Apollo 智能交通已落地長沙和滄州,并且正在推進與其他城市的相關合作。

      Apollo 智能交通底座技術升級,助力百度霸榜 CVPR 賽事

      百度 AI 新基建版圖

      「ACE 交通引擎」Apollo 智能交通方案通過統一的底座支持多種應用,是全球第一個具有路側全息感知能力的自動駕駛車路協同系統,并服務于 Robotaxi 車隊的日常開放道路測試運營。

      基于上述同一套軟硬件系統的智能路口輸出更精準的交通流指標感知結果,支持實現更智能的信號燈優化控制,顯著緩解高峰期干線擁堵,實現「燈看車、燈看人」的智能信號燈感應式控制,并通過百度地圖手機APP服務于廣大出行用戶。

      雷鋒網獲悉,百度智能城市也已經逐漸落地北京、重慶等地,百度的技術布局也新基建的浪潮中發揮重要作用。

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