标签: 感知算法

近年来，随着自动驾驶技术的不断升级，智能驾驶系统的周围环境感知需求也逐步提高。为了适应这一趋势，基于多视角摄像头的3D目标检测在鸟瞰图下的感知（Bird's-eye view Perception，BEV Perception）也越来越受到关注。相对于传统目标检测方法，BEV Perception不仅可以更加准确地表示包括道路布局、车道结构、道路使用者等元素组成的周围环境，而且还避免了尺度和遮挡等问题，成为智能驾驶视觉感知的优选方法。 为此，现推出一门BEV Perception与自动驾驶感知算法课程，旨在为自动驾驶行业研发相关从业人员提供深入的BEV Perception相关知识和实践能力，提高其对自动驾驶系统及感知算法模块的理解。 本课程的授课导师来自中科院自动化研究所，拥有8年以上的3D视觉方向的研发经验。该导师曾担任某人工智能公司4D标注方向算法负责人，参与和主导多个2.5D和3D视觉项目的开发，以及SuperDrive BEV感知及真值系统的搭建。 通过本次BEV Perception与自动驾驶感知算法课程，学员将深入了解BEV Perception的基本特点和设定，并通过实操各类感知系统中的任务来提高掌握BEV Perception的能力。同时，课程还将涵盖经典的感知算法模型，并实现从零到一的突破，以提升研发过程中的实际应用能力。 本课程适用于对自动驾驶感兴趣，有一定程度的自动驾驶系统及感知算法模块了解的从业人员，以及具备一定编程代码能力和数理基础的其他算法从业者。学员通过本课程学习，将不仅能够深入理解BEV Perception及其相关技术原理，还将能够提升自身的实操能力，为智能驾驶技术的进一步发展贡献力量。 该课程将于2023年5月20日（周六）开课，欢迎广大自动驾驶行业研发人员积极报名。