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加州拿证 盐湖城获奖 滴滴无人车布局加速

2018-08-16
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加州拿证 盐湖城获奖 滴滴无人车布局加速

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  全年卓悦控股持续经营业务营业额按年下滑%至亿港元,2014财年为亿港元。其中香港营业额减少%至亿港元;澳门跌幅为%,营业额亿港元;中国内地则锐减%至只有1,万港元。

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  第二,错峰出游,收获体验。

  为让入厂大学生能够更加方便的完成报到,五征及早组织人力资源、行政部门的人员对大学生交通、食宿、生活做了细致周到的安排,分别在五征汽车城和五莲厂区设置迎新点,开展一站式服务,让大学生一入公司就感受到五征大家庭的温馨。

  随着近期题材股短期退潮,融资资金也迅速撤出,转而将消费白马股作为暂时的避风港。  交易所数据显示,五一假期后首个交易日(5月2日),沪深两市融资余额继续小幅下滑亿元至亿元,刷新了近3个月的新低。  从历史上看,小长假之后两市融资余额继续下滑的情形是较为罕见的,今年元旦、春节、清明节假期后两市融资余额均呈现快速回升。由此可见,融资资金近期的交易情绪十分谨慎。

  自动驾驶作为滴滴未来出行版图的重要一环,整体布局正在慢慢浮出水面。

  一向低调的滴滴自动驾驶团队,近期不断有新的动作。

继五月在加州获得自动驾驶路测许可,近期,滴滴AILabs研究团队又现身盐湖城CVPR2018,揽获自动驾驶领域世界级奖项。

加上此前携手汽车产业链企业成立洪流联盟,在积极自主研发软件技术的同时,不断拓展汽车产业上下游合作关系,并加速在中美多地车辆测试,自动驾驶作为滴滴未来出行版图的重要一环,整体布局正在慢慢浮出水面。   自动驾驶挑战赛名列前茅技术实力凸显  CVPR是全球计算机视觉及模式识别领域顶级学术会议,其组织的挑战赛也被认为是全球计算机视觉研发人员踊跃参与的极客世界杯,今年则以WAD自动驾驶挑战赛最受关注。

WAD由自动驾驶研讨会(WorkshoponAutonomousDriving)组织,由于数据规模大、难度高,本次WAD共吸引了全球两百多家企业、高校和机构参赛。

在最终公布的获奖名单中,记者注意到,滴滴参赛团队击败了众多竞争对手,揽获了二、三、四名的好成绩。

  获奖名单显示,来自滴滴AILabs的研究人员共参与了域适应语义分割(DomainAdaptionofSemanticSegmentation)、可行驶区域分割(DrivableAreaSegmentation)、实例视频分割(Instance-levelVideoSegmentation)三项竞赛。 其中,域适应语义分割比赛要求参赛者利用迁移学习技术进行视频图像的语义分割,在带有标注的源数据上训练模型,并将其应用到目标域数据。

该项任务的难点在于源域和目标域的地理位置、天气状况、时间等条件有显著差异。

如,利用采集自美国加州的路况数据训练模型并成功应用于北京的路测数据是一项巨大的挑战。 而可行驶区域分割要求参赛者能够在多种场景下识别出车辆所在的当前车道及同向可行驶的其他车道,尤其考验算法在车道线缺失、车辆遮挡、复杂路口等各种困难情况下的表现。

实例视频分割要求参赛者将视频中每一帧进行像素级分割,识别出图像中每一个不同的实例物体,如行人、小汽车、自行车等,对算法的准确率和召回率都有很高的要求。   滴滴AILabs研究团队基于包括MaskR-CNN、DeepLabv3+等在内的多种当下最前沿的深度学习算法模型,结合自身在计算机视觉、智能驾驶领域的探究与积累,从模型结构、多尺度融合、训练流程优化等角度对各项任务的难点设计针对性的方法。

最终在三项比赛中名列前茅,分别取得了第2、3、4名。

  以参赛队伍最多的实例视频分割竞赛为例,现有的主流模型能够在较简单的场景下表现良好,如识别并分割出道路正前方或较近处的车辆。 然而这些模型对于远处的较小目标和路边路口等有大量物体重叠和遮挡的复杂场景的处理能力欠佳,模型的漏报等问题较为严重。 滴滴团队采取了数据增强方法生成针对小目标物体检测的大量训练样本,为多尺度数据分别设计训练不同的深度模型,并在各级特征及最终预测层面进行融合,同时尝试引入语义分割作为辅助目标与额外特征用来减少模型误报率,有效提升了模型对较小目标识别的效果。   技术叠加场景洪流联盟加速自动驾驶落地  据了解,这是滴滴首次公开参与国际挑战赛。 今年1月,滴滴正式成立AILabs,旨在探索AI领域技术难题,重点发力前瞻技术研究及应用,布局下一代技术,不断提升用户出行效率并且优化出行体验,用技术构建智能出行新生态。

以计算机视觉技术为例,滴滴AILabs就主要聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互等技术,提供出行服务标准质检、出行交通感知理解、智能交互等技术方案。   计算机视觉、深度学习、如何配置传感器等只是智能驾驶核心技术的第一个门槛。

第二个挑战是解决过渡期,行人、无人车、有人车以及自行车等各方混行的问题。 最后的挑战是将这项技术放在各种实际的场景下进行有序的应用。

此次在WAD首战告捷,一定程度彰显了滴滴团队在计算机视觉、自动驾驶的各类应用场景中的雄厚实力与技术储备,也验证了相关技术在滴滴出行平台未来大规模落地并付诸商用的可能性与前景。   据悉,滴滴一直在积极布局智能驾驶技术研发,希望可以最小化交通出行中人为因素的影响,利用机器学习共享交通信息,告别交通事故,最终实现交通安全的最大化。 去年成立的滴滴美国研究院,其中的研发重点就是自动驾驶。 而滴滴平台上每天产生的大量数据,则为训练智能驾驶技术,打造了得天独厚的基础。   在今年二月的滴滴2018年年年会上,张博还首次公布了一段智能驾驶技术视频。

视频演示了一辆白色汽车在自动驾驶模式下,高效识别行人、静态障碍物、动态车辆,流畅平顺的完成了路口右转、左转以及道路规划等操作。   加州拿证盐湖城获奖滴滴无人车布局加速  测试中的滴滴自动驾驶汽车(白色)  不仅如此,今年四月,滴滴还联合31家汽车产业链企业宣布成立洪流联盟,共建汽车开放平台。 在发布会现场,滴滴表示将联合汽车企业共同定义开发未来共享出行智能汽车。

相比于传统汽车,它更清洁、更智能,也将更适合于未来共享出行场景,方便更多人共享交通资源,提升城市交通整体出行效率。

洪流联盟的成立无疑有效保障了滴滴智能驾驶技术未来的落地应用。   今年5月份,滴滴在加州正式取得路测牌照。

随着此次滴滴亮相自动驾驶挑战赛,可以预见的是,滴滴也将投入更多资源,更积极开展测试。

据记者了解,目前滴滴自动驾驶研究团队已超100多人,在中美拥有40辆测试车。

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