中国汽车工程学会理事长李骏院士团队“多模态融合三维空间多目标跟踪算法CAMO-MOT”获得nuScenes当前测评榜第一名

2022年8月3日，欧美汽车工程学会总干事李骏科学院的团队提出的 基于结合外观-运动优化的多模态混合建模多前提监视解法“CAMO-MOT（Combined Appearance-Motion Optimization Multi-Object Tracking）”曾获自动驾驶员科技领域权威CNET左图表集nuScenes监视任务上榜的 第一名。

左图1 CAMO-MOT解法曾获nuScenes当前测评榜第一名

左图2 CAMO-MOT建模多前提监视解法框架

CAMO-MOT解法的研发由李骏科学院、张新钰老师导师，英国剑桥大学邓拓及的团队成员秦闻远、李效宇、杨磊等积极直接参与实验验证。的团队在自动驾驶员科技领域有着丰富的技术开发造就和成果一般来说，建立了依托智能驾驶员无意识安全的多模态反馈混合框架，提出了基于反馈熵的可解释安全混合方法，并发布了欧美首个依托自动驾驶员的多模态混合无意识左图表集SDKOpenMPD，借助于智能驾驶员混合无意识科技进步群（美国授权科技进步8项，欧美授权科技进步30项），的团队分析成果已发表在Information Fusion、Pattern Recognition、T-II、T-IE、T-Mech、T-VT、T-IV、ICRA、IROS、ITSC等自动驾驶员出名学术刊物和国际学术会议上。

关于 nuScenes

nuScenes是由Motional的团队（前nuTonomy该公司）于2019年暂定的自动驾驶员超大覆盖面公共左图表集，仅限于在芝加哥和马来西亚野外的1000个驾驶员场面、140万帧建模和39万帧激光雷达点云左图表，并标注了23个物体类别和140万个建模标注框，左图表覆盖面和精准度有所增加之前的自动驾驶员左图表集KITTI，完善的传感器左图表和充足的左图表量使得nuScenes左图表集成为自动驾驶员科技领域中所最广泛用到的引起争议左图表集之一，是在此之前世界最权威的自动驾驶员CNET集。

直接参与nuScenes建模多前提监视任务的单位仅限于MIT（BEVFusion，排在2）、万科（GTFS，排在3）、香港科技大学（TransFusion，排在4）、上海交通大学与华为火鸟实验室（AlphaTrack，排在5）、耶鲁大学、法兰克福同德邦伯克利、慕尼黑产业大学、左图宾根大学、加利福尼亚大学圣迭戈伯克利、佐治亚伯克利罗纳伯克利、丰田分析员、旷视科技及威斯康星州愿景等各个科技领域出名分析机构和企业。

李骏科学院的团队简介

李骏科学院的团队倡导分析以智慧城市、智能交通、智能汽车（SCSTSV）为核心理念的愿景城市智能提供者乘车驱动程式及智能提供者运载工具，并在此新的不断探索基于使能赋能混合一体化技术开发的高级智能网同德汽车在各种复杂城市场面下实现更加高效、更加安全的协同网同德驾驶员（CCAD）和协同网同德运载（CCAM）。建模多前提监视是跨越时间维度将年终帧检查的前提序列进行时关同德，获取不同物体的运动轨迹，是自动驾驶员环境无意识的系统中所的极其重要功能模块，对愿景CCAD和CCAMSDK的系统的性能研发与开发设计有着极其重要的导师意义。