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近日，智加科技團(tuán)隊(duì)提出的RockTrack算法在國(guó)際權(quán)威的自動(dòng)駕駛nuScenes算法挑戰(zhàn)賽中，以59.1%的AMOTA(多目標(biāo)跟蹤平均準(zhǔn)確度)超越所有純視覺(jué)跟蹤算法，登頂純視覺(jué)3D目標(biāo)跟蹤榜單，刷新了榜單紀(jì)錄。

NuScenes數(shù)據(jù)集被認(rèn)為是檢驗(yàn)感知算法在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域相關(guān)任務(wù)性能的試金石。數(shù)據(jù)集包含了來(lái)自不同大洲、多種天氣環(huán)境的1000多個(gè)場(chǎng)景和140萬(wàn)幅圖像，標(biāo)注了23類(lèi)物體和140萬(wàn)個(gè)三維邊界框。NuSceness數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)維度、場(chǎng)景難度等多個(gè)維度上，已成為當(dāng)前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最為廣泛使用、也是最權(quán)威的評(píng)測(cè)集。

3D目標(biāo)跟蹤是常規(guī)3D目標(biāo)檢測(cè)的后繼任務(wù)，旨在傳感器數(shù)據(jù)的檢測(cè)基礎(chǔ)上，使得自動(dòng)駕駛車(chē)輛具備長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)穩(wěn)定跟蹤車(chē)輛、行人等物體的能力，是對(duì)感知系統(tǒng)更完整和更綜合的性能評(píng)測(cè)，也是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域要解決的核心問(wèn)題之一。

參與nuScenes3D多目標(biāo)跟蹤任務(wù)的單位包括蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、麻省理工大學(xué)、清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、香港科技大學(xué)、百度、豐田研究所、廣汽研究院等國(guó)內(nèi)外知名研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)。

純視覺(jué)檢測(cè)和跟蹤任務(wù)相比有激光的系統(tǒng)而言，面臨著測(cè)距、遮擋等多維度的更大挑戰(zhàn)，智加科技通過(guò)在重卡視覺(jué)感知方向積累的研究和量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，創(chuàng)新性地提出了基于高度預(yù)測(cè)的BEV檢測(cè)方法BEVHeight，并針對(duì)純視覺(jué)BEV檢測(cè)存在的深度歧義、幾何結(jié)構(gòu)缺失的不足，設(shè)計(jì)了融合多維高級(jí)語(yǔ)義信息和多階段關(guān)聯(lián)的統(tǒng)一感知框架RockTrack，以超越第二名1%的AMOTA指標(biāo)問(wèn)鼎跟蹤榜單，驗(yàn)證了智加科技在純視覺(jué)感知算法研究的領(lǐng)先性和所提算法的通用性。

視覺(jué)傳感器和感知方法是當(dāng)前可滿(mǎn)足重卡對(duì)遠(yuǎn)距離目標(biāo)、小目標(biāo)等的測(cè)距測(cè)速需求的重要軟硬件配置，智加科技長(zhǎng)期致力于視覺(jué)主導(dǎo)感知算法的研究和量產(chǎn)應(yīng)用，基于BEV框架提出的檢測(cè)方法不僅具備跨場(chǎng)景的通用性，更結(jié)合重卡對(duì)感知的特殊性需求，創(chuàng)造性地提出了融合多基線(xiàn)立體視覺(jué)的BEV感知方案。相關(guān)技術(shù)成果已應(yīng)用于智加科技自主研發(fā)的前裝量產(chǎn)重卡自動(dòng)駕駛系統(tǒng)智加領(lǐng)航2.0中。該系統(tǒng)開(kāi)放了從收費(fèi)站到收費(fèi)站的領(lǐng)航自動(dòng)駕駛功能，可實(shí)現(xiàn)極致的安全，支持在典型快遞快運(yùn)場(chǎng)景中“雙駕變單駕”以顯著降低駕駛疲勞度，并通過(guò)最高節(jié)油10%實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，賦能干線(xiàn)物流行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。