Kürzlich wurde das Papier „DualBEV: Unifying Dual Veiw Transformation with Probabilistic Correspondences“ vom Team von Zhijia Technology in die European Conference on Computer Vision (ECCV) aufgenommen, die einflussreichste und maßgeblichste internationale Konferenz im Bereich Computer Vision. Erstens ist sie ebenso berühmt wie die International Conference on Computer Vision (ICCV) und die Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) und gilt als eine der „drei Top-Konferenzen“ im Bereich Computer Vision. Das ECCV findet alle zwei Jahre statt und bringt die weltweit führenden Forscher und Experten zusammen, um die aktuellsten Forschungsergebnisse und technologischen Innovationen vorzustellen und zu diskutieren.
Bird's-Eye-View (BEV)-Wahrnehmung ist der Eckpfeiler der aktuellen autonomen Fahrwahrnehmung und sogar der End-to-End-Technologie, darunter die Perspektivtransformation (View Transformation). ist der Kern des BEV-Wahrnehmungsmoduls und verantwortlich für die Konvertierung von Bildmerkmalen (2D) in BEV-Raum (3D). Aktuelle Mainstream-Lösungen geraten oft in das Dilemma zwischen 3D-zu-2D- oder 2D-zu-3D-Perspektivkonvertierungslösungen.
3D-zu-2D-Lösungen basieren im Allgemeinen auf Transformer, was zwar eine gute Leistung erzielt, aber auch einen hohen Rechenaufwand mit sich bringt. Obwohl die Berechnung von 2D-zu-3D schnell ist, gehen in LKW-Szenen wichtige Ferninformationen leicht verloren.
Als Reaktion auf diese Probleme ging DualBEV vom Monte-Carlo-Konzept aus und fasste durch Nachdenken über die Essenz der Ansichtstransformation den Prozess der Ansichtstransformation in die Konstruktion von Stichproben und die Berechnung von Gewichten zusammen und schlug dann einen universellen Merkmalstransformationsalgorithmus (Unified) vor Feature-Transformation). Der Algorithmus erstellt zunächst Stichproben aus zwei Richtungen, wertet die in zwei verschiedenen Richtungen erstellten Stichproben durch Multiplikation von drei Wahrscheinlichkeitsmessungen einheitlich aus, beschleunigt dann den Konvertierungsprozess durch Vorberechnung und führt sie zusammen, um die endgültigen BEV-Merkmale zu erhalten.
DualBEV leistete Pionierarbeit bei der Vereinheitlichung von 3D-zu-2D- und 2D-zu-3D-Perspektivkonvertierungslösungen in einem Gesamtrahmen und nutzte dabei die Vorteile jeder Perspektive voll aus. Erreichte SOTA-Ergebnisse mit 63,4 % NDS auf der rein visuellen Lösung des nuScenes Detection Leaderboard. Da das Perspektivenkonvertierungsmodul die Vorberechnungstechnologie verwendet, beträgt seine Berechnungszeit nur 1/40 der Transformer-Lösung, was es zur besten Perspektivenkonvertierungsmethode auf der Liste macht.
Durch effiziente Perspektivkonvertierung und Multi-View-Informationsfusion bieten die von DualBEV entwickelten BEV-Funktionen eine genaue Szenendarstellung und schnelle Berechnungslösungen und bilden so eine solide Grundlage für die Entwicklung von End-to-End-Systemen. Zhijia Technology fördert aktiv die tiefe Integration von DualBEV in das durchgängige autonome Fahrsystem, um seine Vorteile voll auszuschöpfen und die Gesamtleistung des autonomen Fahrsystems weiter zu verbessern.
Technologiebasierte Produkte, Open-Source-Zusammenarbeit und Win-Win-Ergebnisse
DualBEVs weiter optimierte verwandte Technologien wurden auf Zhijia Pilot 2.0 angewendet, ein vorinstalliertes, in Massenproduktion hergestelltes autonomes Fahrsystem für schwere Lkw, das unabhängig von Zhijia Technology entwickelt wurde. Das System hat die autonome Fahrfunktion des Piloten eröffnet, die die Vorteile extremer Sicherheit, Komfort und Arbeitsersparnis, Energieeinsparung und Umweltschutz bietet. Es kann erweiterte Funktionen wie autonomes Überholen, Parken am Straßenrand und Zusammenführungsvorhersage realisieren und teilweise Vermeidung von Baustellen und unterstützt das „Dual-Fahren“ in typischen Express-Lieferszenarien, um die Ermüdung beim Fahren deutlich zu reduzieren und eine Energieeinsparung und Emissionsreduzierung durch Kraftstoffeinsparungen von bis zu 10 % zu erreichen.
Der intelligente Schwerlast-Lkw K7+, der derzeit mit dem Smart Plus Navigation 2.0-System ausgestattet ist, wurde von führenden Logistikunternehmen wie China Post, ZTO Express und Aneng Logistics in Betrieb genommen und deckt zentrale Wirtschaftszonen wie Peking-Tianjin ab. Hebei, das Jangtse-Delta und das Perlflussdelta fördern weiterhin die digitale und intelligente Transformation der Transportlogistikbranche.
Dieses Papier wurde erfolgreich in ECCV aufgenommen und einige der Forschungsergebnisse wurden als Open Source bereitgestellt. Es demonstriert nicht nur die wissenschaftlichen Forschungs- und Innovationsfähigkeiten von Zhijia Technology im Bereich des autonomen Fahrens, sondern wird auch dazu beitragen, die Industriestandardisierung und Interoperabilität zu verbessern. Zhijia Technology hofft, sich auf die Überwindung wichtiger technischer Probleme durch Innovation, Zusammenarbeit und Austausch zu konzentrieren, die Weiterentwicklung und den Durchbruch der autonomen Fahrtechnologie wirksam zu fördern und letztendlich eine qualitativ hochwertige Entwicklung einer „intelligenten, sicheren und umweltfreundlichen“ Logistik- und Transportindustrie zu erreichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Artikel DualBEV von Zhijia Technology wurde in die ECCV, die führende Computer-Vision-Konferenz, aufgenommen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
