当前位置: 新豪天地登录网址 > 科学研究 > 正文

阿里正在布局自动驾驶技术,可寻走失老人新豪

时间:2019-09-11 20:59来源:科学研究
阿里刷新KITTI行人检测纪录 可寻走失老人 刚刚组建完“达摩院”的阿里巴巴,也要进军无人驾驶领域了吗? 1月14日,记者发现,阿里巴巴首次出现在国际最大的自动驾驶计算机视觉算

阿里刷新KITTI行人检测纪录 可寻走失老人

刚刚组建完“达摩院”的阿里巴巴,也要进军无人驾驶领域了吗?

1月14日,记者发现,阿里巴巴首次出现在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI道路场景分割排行榜上。

新豪天地登录网址 1新豪天地登录网址 2

当全球人工智能技术向无人驾驶靠拢时,阿里巴巴在该领域的全球权威机器视觉算法排名中,再次刷新了榜单。近日,全球权威机器视觉算法排行榜KITTI,阿里巴巴iDST夺得行人检测单项冠军。在知名的行人再识别数据集Market1501中,iDST的首位命中率也提升至96.17%,位居世界第一。

1月14日,澎湃新闻记者发现,阿里巴巴首次出现在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI道路场景分割排行榜上。榜单显示,阿里人工智能团队iDST获得三项分割任务第一,包括UU_ROAD与UMM_ROAD两项特定场景任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。

新豪天地登录网址 3

1月14日,澎湃新闻记者发现,首次出现在国际最大的计算机视觉算法集道路场景分割排行榜上。榜单显示,阿里团队iDST获得三项分割任务第一,包括UU_ROAD与UMM_ROAD两项特定场景任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。阿里巴巴方面向澎湃新闻证实了这一消息,不过否认阿里将进军自动驾驶业务。

行人检测、行人再识别是交通管理、城市平安、无人驾驶等领域的两项核心基础技术。

阿里巴巴方面向澎湃新闻证实了这一消息,不过否认阿里将进军自动驾驶业务。

榜单显示,阿里人工智能团队iDST获得三项分割任务第一,包括UU_ROAD(乡村车道)与UMM_ROAD(多车道)两项特定场景任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD(城市车道)。阿里巴巴方面证实了这一消息,不过否认阿里将进军自动驾驶业务。

阿里方面表示,该公司重视基础科学研究,自动驾驶技术是其中一部分,该项研究正由阿里巴巴机器视觉科学家任小枫率领。

行人检测要求机器能够从图像或者视频中判断是否有行人,行人在哪里;行人再识别则要求机器能够识别出特定人员在不同摄像头下出现的所有图像。在景区商场人流预测、人群个性化分析、行人交通安全、无人驾驶、寻找丢失老人儿童等应用上,这两项技术可以发挥巨大的作用。

阿里方面表示,该公司重视基础科学研究,自动驾驶技术是其中一部分,该项研究正由阿里巴巴机器视觉科学家任小枫率领。

新豪天地登录网址,阿里方面表示,该公司重视基础科学研究,自动驾驶技术是其中一部分,该项研究正由阿里巴巴机器视觉科学家任小枫率领。

据了解,KITTI数据集是自动驾驶技术研发必选的调测平台,图森、宇视、三星、日本电气等公司都曾出现在排行榜上。

KITTI算法评测平台由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合建立,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集,用于评测目标(机动车、非机动车、行人等)检测、目标跟踪、路面分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。

据了解,KITTI数据集是自动驾驶技术研发必选的调测平台,图森、宇视、三星、日本电气等公司都曾出现在排行榜上。

据了解,KITTI数据集是自动驾驶技术研发必选的调测平台,图森、宇视、三星、日本电气(NEC)等公司都曾出现在排行榜上。

资料显示,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。

实际上在2017年5月,阿里iDST就已经将车辆检测的准确率提升至90.46%,长踞榜单第一名。而在同一难度级别的最新数据,阿里iDST如今已经刷新至90.55%。

资料显示,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。

资料显示,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。

KITTI数据集涵盖城市、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(Bird'sEye View,鸟瞰)视角评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,例如石头、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得更为精细,是目前道路场景分割的主要攻坚方向。

阿里巴巴iDST副院长、IEEE Fellow华先胜表示,目前大部分摄像头所拍摄的图像看不清人脸,需要通过行人的整体和局部特征进行识别。但在实际情况中,包括遮挡、光照、拍摄角度、拍摄距离、人物姿态等因素的干扰,还有摄像头设备的不同,都会给行人的识别与检测带来困难。

KITTI数据集涵盖城市、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(Bird'sEye View,鸟瞰)视角评价方式,包含众多难度较大的无标识线道路。

KITTI数据集涵盖城市、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(Bird's Eye View,鸟瞰)视角评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,例如石头、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得更为精细,是目前道路场景分割的主要攻坚方向。

阿里巴巴的一份声明称,由任小枫带领的阿里iDST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,以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。

据介绍,阿里巴巴iDST团队在行人检测技术方面,提出了基于目标尺寸分级的级联网络,并充分发挥感兴趣区域的上下文信息,提升网络特征提取的能力,以解决行人检测问题中存在的目标尺寸浮动大、遮挡、形变且定位不准等问题;与此同时,在目标定位方面采用交叉熵正则约束来优化边框定位准确度。

从KITTI官网来看,这项评测数据集主要分为场景分割、目标检测、目标跟踪等大类。一位研究人员告诉澎湃新闻,其中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。

阿里巴巴的一份声明称,由任小枫带领的阿里iDST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,以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。

经过半年时间研究,阿里以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD、UMM_ROAD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。

而在行人再识别方面,团队不仅利用最新的深度学习技术提取行人的全局特征,还提出了超分辨率模块和深度注意力网络来获得头部、躯干、四肢、携带物等局部细节特征,并提出了融合粗粒度全局特征和细粒度局部特征的新方法,进一步提高了跨摄像头场景下行人表征的一致性和行人再识别的准确性。

新豪天地登录网址 4

经过半年时间研究,阿里以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。

2017年6月,澎湃新闻率先报道了亚马逊最高级别华人科学家任小枫入职阿里iDST团队的消息。任小枫曾主导亚马逊Amazon

行人检测与行人识别这两项技术有着丰富的应用场景,包括景区商场的人流预测、人群个性化分析、行人交通安全、无人驾驶、寻找丢失老人儿童等应用等等。目前上述技术已经全部集成到阿里巴巴ET城市大脑当中,并已落地。

阿里获三项分割任务第一。来源:KITTI官网截图

2017年6月,有消息报道了亚马逊最高级别华人科学家任小枫入职阿里iDST团队的消息。任小枫曾主导亚马逊Amazon Go无人店算法,在他入职阿里时,曾被赞在图像领域的专家中非常难得:“在计算机视觉领域中对图像分类,物体识别、跟踪、检测,事件检测均有全面且深入的理解。”

Go无人店算法,在他入职阿里时,曾被赞在图像领域的专家中非常难得:“在计算机视觉领域中对图像分类,物体识别、跟踪、检测,事件检测均有全面且深入的理解。”

对此华先胜表示:“正如60年代的登月计划带来了通讯技术、生物工程技术大爆发一样,城市大脑已经成为世界顶尖的科技创新的平台,前所未有的难题倒逼科学家们创造前所未有的技术。”

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,例如石头、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得更为精细,是目前道路场景分割的主要攻坚方向。

记者同样发现,在KITTI数据集的其他几个项目中也看到了阿里巴巴iDST,包括车辆检测、行人检测与行人再识别部分。据介绍,这部分技术已经在阿里云ET城市大脑的场景中落地,目前主要用于城市交通管理。

澎湃新闻记者同样发现,在KITTI数据集的其他几个项目中也看到了阿里巴巴iDST,包括车辆检测、行人检测与行人再识别部分。据介绍,这部分技术已经在阿里云ET城市大脑的场景中落地,目前主要用于城市交通管理。

目前阿里巴巴城市大脑已经在杭州、苏州、衢州、乌镇等地落地。借助机器视觉算法,杭州城市大脑可以做到准确侦测、发现交通事故,日均事件报警500次以上,准确率达92%。

阿里巴巴的一份声明称,由任小枫带领的阿里iDST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,以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。

阿里巴巴的科研能力正在崛起,且强调对基础科学的研究投入。在2017年的杭州云栖大会上,阿里宣布成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”,计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币,用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。阿里巴巴董事局主席马云希望将“达摩院”作为阿里巴巴留给世界最好的东西之一。价方式,包含众多难度较大的无标识线道路。

阿里巴巴的科研能力正在崛起,且强调对基础科学的研究投入。在2017年的杭州云栖大会上,阿里宣布成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”,计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币,用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。阿里巴巴董事局主席马云希望将“达摩院”作为阿里巴巴留给世界最好的东西之一。价方式,包含众多难度较大的无标识线道路。

经过半年时间研究,阿里以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD、UMM_ROAD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。2017年6月,澎湃新闻率先报道了亚马逊最高级别华人科学家任小枫入职阿里iDST团队的消息。任小枫曾主导亚马逊Amazon Go无人店算法,在他入职阿里时,曾被赞在图像领域的专家中非常难得:“在计算机视觉领域中对图像分类,物体识别、跟踪、检测,事件检测均有全面且深入的理解。”

从KITTI官网来看,这项评测数据集主要分为场景分割、目标检测、目标跟踪等大类。一位研究人员表示,其中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(增强现实)导航。

从KITTI官网来看,这项评测数据集主要分为场景分割、目标检测、目标跟踪等大类。一位研究人员告诉澎湃新闻,其中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。

澎湃新闻记者同样发现,在KITTI数据集的其他几个项目中也看到了阿里巴巴iDST,包括车辆检测、行人检测与行人再识别部分。据介绍,这部分技术已经在阿里云ET城市大脑的场景中落地,目前主要用于城市交通管理。

新豪天地登录网址 5

阿里巴巴的科研能力正在崛起,且强调对基础科学的研究投入。在2017年的杭州云栖大会上,阿里宣布成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”,计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币,用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。阿里巴巴董事局主席马云希望将“达摩院”作为阿里巴巴留给世界最好的东西之一。

编辑:科学研究 本文来源:阿里正在布局自动驾驶技术,可寻走失老人新豪

关键词: