标贝科技精彩亮相2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会

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近日,由上海市车联网协会主办的2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会在苏州隆重举办。大会聚集了国内外知名车企厂商、技术服务提供商、 投资 机构等行业大咖,共同探讨自动驾驶行业发展趋势。标贝 科技 携AI数据平台及自动驾驶场景化解决方案亮相现场,获得行业高度关注。

标贝科技精彩亮相2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会

据介绍,作为聚焦自动驾驶领域的超大规模盛会,本次峰会专注于自动驾驶感知融合、雷达核心技术、关键元器件、感知供应链等热点话题,吸引了近千名领军人物和精英人士莅临现场,展会盛况空前。作为国内AI数据服务代表品牌,标贝科技携一体化数据采标工具标贝AI数据平台及ADAS、DMS、智能座舱等场景化数据方案亮相大会,全面展示了自身在自动驾驶领域的AI数据服务实践成果,吸引了现场行业伙伴高度关注。

产业链日趋成熟 自动驾驶行业快速迭代发展

近两年,在政策、技术、市场需求以及资本等多方因素推动下,以自动驾驶为代表的智能 汽车 技术迅速发展。包括特斯拉、比亚迪、谷歌、BAT,以及国内多家头部科技企业在内,争相布局自动驾驶赛道,形成了全新的自动驾驶产业格局,全球自动驾驶市场规模不断扩大。

据中商产业研究院预测,2022年我国自动驾驶市场规模将达2894亿元。截止2022上半年,国内具备辅助自动驾驶功能的汽车保有量达228万辆,渗透率升至32.4%,同比增长 46.2%。另据 Research And Markets 预测,到 2026 年,全球智能汽车市场规模将达 594 亿美元,预计年复合增长率为16.84%。

数据驱动 标贝AI数据平台赋能自动驾驶

众所周知,环境感知作为自动驾驶的核心技术,是车辆、行人安全的重要保证。车辆对行驶环境没有三维定量感知,就如同人失去双眼,智能驾驶的决策系统就无法正常工作。

因此,对于智能驾驶产业而言,数据的重要性不言而喻。面对复杂多变的实时路况环境,必须基于海量的、多维度的3D点云数据,对各类传感器、激光雷达等设备进行有效训练、分析和处理,快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据,建立三维点云图,精确"描绘"出周边环境,为感知系统提供决策依据。

▍标贝3D点云标注平台

深耕数据服务领域多年,为满足庞大的自动驾驶数据需求,标贝科技推出3D点云标注平台。基于先进的点云渲染技术,支持点云语义分割、点云标注、3D连续帧、2D3D联合标注、车道线标注等标注类型。

此外,为了提高数据标注效率,标贝科技引入丰富的AI辅助标注能力,提供多个智能辅助工具,实现标注效率的显著提升。

例如,自动贴合算法辅助,自动计算框体内的标注物体方向和大小,节省人工调节时间;内置Lidar-光学融合感知模型,对常见的场景和物体进行预标注;自动识别,标注员只需要简单的点选单个结果或者框选一个范围,平台即可快速对范围内的物体进行识别,自动分割标注物体。以及隐藏地面、去除噪点、降低点云密度等一系列智能过滤工具,实现原始数据在更短时间内变成高质量可用的标注数据。

峰会现场,标贝科技重点展示了3D点云标注平台及各项能力,受到众多与会嘉宾关注,莅临标贝科技展位交流讨论。

标贝科技精彩亮相2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会

标贝科技精彩亮相2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会

▲图为峰会现场观众莅临标贝展位咨询交流

▍标贝自动驾驶数据解决方案

随着自动驾驶 商业 量产进入新阶段,需要的自动驾驶数据类型也更多。从应用场景来看,主要分为智能座舱和自动驾驶两大类型。智能座舱数据是实现对车内驾驶者的语音、手势动作等识别与交互;自动驾驶数据是针对车外路况采集的图像和3D激光点云等数据实现识别与交互。

因此,一套优秀的自动驾驶训练数据平台,不仅需要在数据标注上具备技术优势,在数据维度方面,也必须做到对视觉、语音、文本、点云等全品类的支撑。

标贝科技聚合多年AI技术沉淀和业务流程积累,推出一体化AI数据平台,充分满足客户对于语音、文本、图片、视频以及3D点云等全类型数据需求。并针对自动驾驶两大应用场景,推出场景化数据解决方案。

面向智能座舱方向,标贝科技支持对车舱内多麦克风阵列语音的采集和标注,实现语音唤醒语音指令操控影音娱乐设备;DMS驾驶员监控系统通过视线、行为、状态、情绪识别等视觉感知,实现对驾驶员的各类危险驾驶行为进行预警。ADAS智能驾驶辅助系统则是支持常规道路情况下,对行人、车道线、障碍物等数据进行采集标注,提供进行车道偏离预警、行车碰撞预警等诸多功能。

随着近几年自动驾驶技术发展驶入快车道,自动驾驶技术需要的训练数据量几乎是呈指数级增长,以满足自动驾驶算法实现更深的场景积累度与迭代能力,保证行车安全。目前,标贝AI数据平台已经支持大多数主流数据格式,同时支持扩展更多客户定制化数据结构,致力于用更高质量的训练数据,赋能更优质的智能驾驶解决方案。

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