王耀農(nóng)

2017年2月，宇視與全球近百家知名廠商和研究機構(gòu)同臺競技，在計算機視覺算法權(quán)威測評平臺KITTI 以三個單項第一、總分第一刷新世界紀錄。歷年來參加KITTI 評測的研究機構(gòu)及高校包括加州大學、NEC 北美研究院、百度深度學習研究院等世界頂級研究團體。

參賽者以匿名評測，其中宇視使用的unv代號是全球產(chǎn)品品牌；車道檢測任務(wù)自2013年開始

KITTI 算法評測平臺，由德國卡爾斯魯厄理工學院和芝加哥豐田技術(shù)研究所聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國際上具備影響力的計算機視覺算法評測數(shù)據(jù)集之一。用于評測目標（機動車、非機動車、行人等）檢測、目標跟蹤、路面分割等視覺技術(shù)的性能，為機動車輔助駕駛應(yīng)用做技術(shù)評估與技術(shù)儲備。

本次車道檢測任務(wù)，要求參與者使用計算機視覺算法準確檢測出由相機所拍攝的城市街道，包括urban unmarked、urban marked、urban multiple marked 三個場景及前三個場景的平均值urban road 四項，從準確率、召回率、錯誤率、漏檢率等六個維度進行綜合評測。此技術(shù)可應(yīng)用于交通流量統(tǒng)計、擁堵和拋灑物檢測，也可拓展至監(jiān)控視頻活動目標提取、人群密度監(jiān)測等。

KITTI 評測包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中多達15輛車和30個行人，還有各種程度的遮擋。由于車道場景豐富、光照差異性大，道路兩側(cè)停車車輛、中央行駛車輛和步行行人形成各類干擾，部分場景為轉(zhuǎn)彎或十字交叉路口，檢測難度非常大。

宇視評測結(jié)果，視覺算法準確檢測出的由相機所拍攝的城市街道

宇視研發(fā)總裁王玉波表示：“權(quán)威的公開評測是衡量算法團隊水平的重要平臺。KITTI 道路檢測樣本較少，對于深度學習任務(wù)來說極具挑戰(zhàn)。宇視研發(fā)團隊基于深度學習算法的積累，構(gòu)建優(yōu)秀的多任務(wù)聯(lián)合模型，從樣本分解、模型調(diào)整到參數(shù)調(diào)優(yōu)，不斷優(yōu)化，最終在KITTI 評測中刷新了世界紀錄。宇視的目標是向世界頂級的研究機構(gòu)看齊，為驅(qū)動行業(yè)技術(shù)進步創(chuàng)造價值。”