清华大学团队在国际公开自动驾驶KITTI评测中荣获冠军
***教授带领的智能车辆团队在智能网联汽车领域已有多年的研究，在该领域顶级的国际期刊与国际会议发表了多篇高水平论文，同时拥有多项相关发明专利。团队围绕智能网联汽车，探讨人工智能和自动控制在下一代汽车的应用，聚焦感知、决策、控制等核心技术研发，努力提升下一代汽车的安全、节能、环保、舒适等综合性能。
5月21日，清华大学车辆与运载学院2016级硕士研究生余大蒙（导师：*** 教授）提出了一种基于深度卷积神经网络的车载视觉实时联合感知模型，在自动驾驶领域国际著名的kitti目标检测与朝向估计（object detection and orientation estimation）评测任务中，获得行人（pedestrian）类别的第一名（1/74），同时获得了车辆（car）类别的第三名（3/139）。
实时联合感知模型（余大蒙，2016级硕士生）基于车载单目视觉，使用单帧图像作为模型输入，同时输出车辆、行人和骑车人等动态目标的三维位置、朝向、类别和尺寸信息及道路分割结果。在kitti行人检测与朝向估计评测中，该模型以70.57%的平均朝向相似性（average orientation similarity，用于联合评估检测精度与朝向估计精度的评价指标），大幅领先第二名67.66%的成绩名列榜首；同时，0.06秒的单帧算法耗时也大幅低于其他方法。斯坦福大学，多伦多大学，马克斯-普朗克研究所、香港中文大学等全球多个国际顶尖研究团队参与这两项kitti评测任务的竞争。
图2 实时联合感知模型的目标检测和朝向估计效果图
图3 kitti行人类别的朝向相似性-召回率曲线
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