Huawei ganó el Desafío Internacional de Detección de Objetivos 3D de Conducción Autónoma ICRA2020.

¿El segundo conjunto de datos reciente sobre conducción autónoma a gran escala 2020? nuEscenas? ¿desafío? (¿Taller? ¿Abierto? ¿Benchmark? ¿Progreso? ¿En? ¿Autónomo? ¿Conducción? ¿ICRA? 2020) ha llegado a su fin. ¿3D? En el desafío de detección de objetivos, ¿el Laboratorio Arca de Noé de Huawei y Huawei? ¿Equipo conjunto del servicio en la nube de conducción autónoma Octopus? Noé. CV? ¿laboratorio? y amplificador? Pulpo, ¿es 3D? ¿Prueba? Track primero (Gráfico: 64%, NDS: 69%). Las unidades participantes incluyen el Laboratorio Arca de Noé de Huawei, la Universidad de Texas en Austin, la Universidad Johns Hopkins, la Universidad Jiao Tong de Shanghai, el Instituto de Automatización, la Academia China de Ciencias, la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad China de Hong Kong, SenseTime, etc. Empresas de renombre mundial , universidades o instituciones de investigación.

El Laboratorio Arca de Noé de Huawei (¿Noah? CV? Lab) se ha comprometido con la investigación y el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia, que incluyen visión por computadora, semántica del habla, búsqueda de recomendaciones, razonamiento para la toma de decisiones, conceptos básicos. Teoría de la IA y otros campos. En términos de conducción autónoma, el Departamento de Producto de Smart Car Cloud Service de Huawei y el Laboratorio Arca de Noé formaron un equipo técnico conjunto (Laboratorio Noah CV y ​​Octopus) para llevar a cabo reconocimiento automático de datos, algoritmos de fusión de sensores, investigación de algoritmos SLAM/VIO, decisiones inteligentes. creación y razonamiento, planificación de rutas y control de movimiento, simulación de sistemas de transporte inteligentes y otras direcciones comerciales. El servicio en la nube de conducción autónoma Octopus (¿Huawei? Octopus) de Huawei se basa en los últimos resultados de investigación del equipo conjunto y el Laboratorio Arca de Noé para optimizar los algoritmos de desarrollo propio, y la precisión de múltiples modelos de algoritmos ha alcanzado el nivel líder en la industria.

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