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    百度地图标注视觉感知技术亮相IV大会
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    与以往在单一视图上进行车道线数据提取的传统研究思路不同,百度地图创新性地将front-view和top-view图像相结合,设计了一套独特的DVCNN深度神经网络框架。在准确率方面,经过上百个城市街景数据的验证,该方法能够将自然场景中的车道线提取准确度提升到95%以上。目前,该项技术已经应用于百度高精地图的实际生产中,每台服务器每天可以输出上百公里的车道线成果,精度误差控制在20cm以内。从创新性上来说,这项技术不仅在高精地图生产领域是首创,其技术思路本身也具有很大的启发性,能够扩展到ADAS、无人驾驶等方面进行相关应用。
    无论是在传统的地图领域,还是近年来开始逐渐升温的高精地图领域,百度都在充分发挥其在技术上的积累和优势,不断利用创新去提升生产效率,此次参选的论文只是其中的一个代表。近年来,百度地图通过计算机视觉和深度学习技术,逐步颠覆传统地图生产技术,使其向自动化、智能化、高精化的方向发展。百度地图相关人员介绍,未来,百度地图将充分利用已经建立的技术壁垒,进一步扩大自己的领先优势,在即将到来的智能驾驶时代继续保持行业领先优势。
    据了解,IEEE智能汽车研讨会由IEEE智能交通系统协会(ITSS)主办,是自动驾驶和智能交通领域最权威国际会议之一,旨在为全球该领域相关的研究人员、工程师、学者提供当今最先进技术的交流研讨机会。根据大会官方统计,本次大会汇集了包括CMU、清华、上海交大、高通、戴姆勒、沃尔沃等在内的29个国家和地区的知名高校、学术机构以及硬件制造厂商,参会人数及投稿数量均创历史新高。
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