阿里达摩院获“单帧3D点云语义分割”排行榜第一，车辆可识别“厘米级”障碍物

5月8日消息，在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI上，达摩院凭借全新算法在“单帧3D点云语义分割”排行榜获得第一。该技术用于达摩院的无人物流车后，提升了车辆的环境精细化理解能力，使车辆能够识别“厘米级”障碍物。

达摩院自动驾驶实验室资深算法专家卿泉介绍，业界通用的点云局部上下文特征建模方法难以满足自动驾驶实时、精准的感知需求。达摩院提出的新算法以激光点为载体，结合每个3D点在鸟瞰、前视等视角下的邻域特征，通过多层级联编码进行特征学习，增强3D点的特征表示能力，由此提高了语义识别的准确性。