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如何精准进行自动驾驶场景识别?2021 CCF BDCI大赛助力人工智能产业落地

如何精准进行自动驾驶场景识别?2021 CCF BDCI大赛助力人工智能产业落地

2021第九届CCF大数据与计算智能大赛(CCF Big Data & Computing Intelligence Contest,简称CCF BDCI)于9月至12月举办。作为中国大数据与人工智能领域极具影响力的赛事,CCF大数据与计算智能大赛由中国计算机学会于2013年创办,致力于解决来自政府、企业真实场景中的痛点、难点问题,邀请全球优秀团队参与数据资源开发利用,广泛征集信息技术应用解决方案。

本届大赛共设立自主平台赛道、数据算法赛道、先进系统赛道、数字方案赛道、训练助力赛道、创新创业赛道六大赛道。其中,训练助力赛道下的人车目标检测、交通标志分类识别、交通灯识别、天气及时间分类四大训练赛题,由专注于高质量、场景化的AI训练数据服务云测数据和人工智能领域的创新型高科技公司一流科技联合出题。

人工智能产业落地的发展离不开AI数据的支撑,尤其对于智能驾驶技术而言,数据的作用显得更为重要:无论是想要实现辅助驾驶、智能座舱乃至自动驾驶等,这些被赋予智能属性的驾驶体验的背后都离不开训练数据的驱动。

云测数据一直致力于为人工智能技术实现提供高质量、场景化的数据支撑。针对于自动驾驶相关落地场景,其通过场景数据库、定制化数据采集标注、数据标注以及数据管理平台等服务,一站式解决智能驾驶从研发初期到落地的训练高质量数据需求,助力智能驾驶技术的快速落地。

此次CCF大数据与计算智能大赛中,人车目标检测、交通标志分类识别、交通灯识别、天气及时间分类四大训练赛题的设置,就是基于自动驾驶相关应用场景的目标检测需求提出。

以赛题之一的交通标志分类识别为例,在自动驾驶场景中,需要对交通标志(如限速标志等)进行识别以采取不同的驾驶策略,赛题旨在使用Oneflow框架识别图像中显示的交通标志的类型,并且对不同的环境(如光线、障碍物或标志距离)具有鲁棒性。

此赛题的真实场景数据集由云测数据提供,比赛数据集中包含6358张真实场景下行车记录仪采集的图片,从中选取95%的图片作为训练集,5%的图片作为测试集。参赛者通过OneFlow框架在训练集上进行训练,对测试集中的交通标志进行分类识别。(更多赛事详情,请查看CCF大数据与计算智能大赛相应赛题页面)

目前,云测数据面向自动驾驶场景已经建立了全生命周期的训练数据服务支撑。在相关场景数据库上,云测数据按主流传感器型号建立了智能驾驶场景数据库,覆盖智能座舱内外的相关身份认证、活体验证、手势识别、视线追踪,动作识别、动态目标检测、标志牌、交通灯等场景,包含多场景、多天气、多环境状况;在定制化数据采集标注过程中,云测数据先后推出“数据场景实验室”、“数据标注最高交付精准度99.99%”、“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等产品与服务,有效解决自动驾驶落地场景多样性、丰富性的数据需求,提供高质、高效、安全的采标服务。

除了在业务能力层面的深耕,云测数据也结合自身丰富的项目经验积极推进相关行业标准的完善建立。云测数据作为AI训练数据服务TOP厂商,与国家智能网联汽车创新中心等行业力量共同编制了《智能网联汽车场景数据图像标注要求及方法》、《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》团体标准,旨在为行业提供相关场景数据标注的基本规范流程,同时为其他自动驾驶相关标准提供参考,进而助力智能网联汽车的研发和测试,推动行业快速发展。

责任编辑:杨超 PSY099
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