海淀区自助

接下来为大家讲解海淀自动驾驶场景图片，以及海淀区自助涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶仿真测试风起
• 2、自动驾驶场景常见的数据标注类型有哪些?
• 3、自动驾驶发展没那么快,玩家无需焦虑
• 4、自动驾驶数据集Cityscapes简介

自动驾驶仿真测试风起

近日，总投资10亿元、国内首个L4级自动驾驶开放测试基地项目在重庆市永川区开工，将设立百度Apollo自动驾驶测试运营中心，打造形成具备“虚拟仿真+封闭试验+开放测试”全链条试验检测服务能力。

于是能不能把行驶中带起的风加以利用呢。一位名为Robert Yost的空气动力学家，为此就设计了一套安装在车顶的小型风力发电装置，并安装在了一辆福特电动车上进行测试。当然，很多人对这个大但的想法表示质疑，但是Robert Yost为了证明自己的发明，表示将***开着这辆车进行一次中途不充电的横穿美国之旅。

大规模的测试技术（Large Scale Testing）Waymo拥有庞大的自动驾驶车队，可以支撑大规模的测试。此外，Waymo构建了结构化测试和仿真测试手段，通过这些方法能够安全地构造各种测试场景，以验证自动驾驶系统在各种极端情况下的表现。Waymo提出了ChauffeurNet等技术，能够解决大部分简单场景下的Prediction和Planning问题。

自动驾驶场景常见的数据标注类型有哪些?

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

自动驾驶领域主要应用的数据标注类型有：2D框、3D立方体、多段线、多边形、语义分割、***标注等等。

自动驾驶领域常用的数据标注工具类型有：2D框、3D立方体、多段线、多边形、语音分割、***标注等等。

D框标 注出骑行的人，步行的人，汽车。3D立方体 标注出图中的汽车。多段线 标注出车道线。多边形 用多边形标注出图中的车辆。语义分割 对图片中的不同区域进行分割标注。***标注 跟踪标注***中行驶的车辆。

无人车数据标注是指对自动驾驶系统使用的数据进行标注，以帮助无人车识别和理解其环境。以下是一些常见的无人车数据标注方法： 图像标注：对无人车携带的摄像头拍摄到的图像进行标注，标注目标可以包括道路、车辆、行人、交通标志等。

自动驾驶发展没那么快,玩家无需焦虑

寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平也发表了对自动驾驶落地进度的看法，他认为，L2级别自动驾驶或者说辅助驾驶将会快速普及，并且长期存在，但L4到来的时间会比较久，可能仅仅会在一些受限的场景下陆续出现。 具体到企业层面，王平认为，随着自动驾驶的加速发展，需要处理的数据量呈指数级上升，对算力的需求也不断攀升。

因此余凯呼吁行业不应对自动驾驶过于焦虑，因为行业发展没有那么快。要到2025年做到合理性价比下，高速NOA实现如丝般顺滑体验，同时要有相当的投入，把城区NOA做到可用。 其实技术的发展与用户体验的提升从来都是相辅相成，相互促进，自动驾驶的发展同样如此。

余凯呼吁行业不应对自动驾驶过于焦虑，因为行业发展没有那么快。要到2025年做到合理性价比下，高速NOA实现如丝般顺滑体验，同时要有相当的投入，把城区NOA做到可用。在余凯看来，这是中国汽车产业的一个换道超车的机会。

面对行业内近两年的智能驾驶算力内卷和算力焦虑，余凯表示对于自动驾驶不要过于焦虑，行业发展速度没有想象的那么快。从工程技术上看，对于自动驾驶的芯片而言，现阶段无论算力是几十TOPS还是 和1000 TOPS，其实用户端体验上并没有那么大的区别。

自动驾驶技术的普及还取决于消费者对其安全性和可靠性的接纳程度。公众的观念转变并非一蹴而就，需要时间来逐步建立信任。因此，满足消费者需求和提升接受度也是普及道路上的一大挑战。政策层面的支持不可或缺。***需出台相关政策，如制定相关法律法规，推动基础设施建设，以加速技术的发展和应用。

但振杰依然为工作的稳定***到焦虑。 两年多前刚入行那会儿，自动驾驶被视为最热门的新领域之一。振杰怀揣着希望扎进这片新海洋，但他万万没想到，风口变得太快，而他每次都能成为公司裁员时首选的“弃儿”。 因为多次被裁，振杰对这个行业已经从踌躇满志变得失望。

自动驾驶数据集Cityscapes简介

Cityscapes是一个专门针对自动驾驶场景设计的数据集，收录了多个城市街道的***图片，划分为训练集、验证集和测试集，总共有19个类别，如车辆、行人、卡车、公共汽车和骑行者等。值得注意的是，由于算法已适应COCO格式，Cityscapes数据集需要转换为相应的结构。

CityScapes数据集是一个在自动驾驶领域具有权威性的图像语义分割评测集，专注于真实城市街道场景的理解，涵盖多种复杂类别、场景差异和丰富标注信息，为研究和评估自动驾驶技术提供了一套高标准的测试平台。数据集的发布方包括Daimler AG R&D， TU Darmstadt， MPI Informatics，发布时间为2015年。

CityScapes数据集：由奔驰自动驾驶实验室、马克思·普朗克研究所、达姆施塔特工业大学联合发布，包含德国及周边国家50个城市在不同季节和天气条件下的街景***序列，用于城市街景的语义理解。

CityScapes数据集：专注于城市街景的语义理解，包含不同季节和天气条件下的街景图像。该数据集提供精细和粗糙两种评测标准，广泛应用于目标检测、语义分割等领域。

自动驾驶数据集 KITTI： 由德国和丰田联合创建，包含立体图像、光流等数据，用于评估车载视觉技术性能。 CityScapes： 奔驰自动驾驶实验室发布的城市街景语义理解数据集，提供精细标注和粗糙标注。 BDD100K： 伯克利大学AI实验室发布的***驾驶***数据集，用于训练多样化场景下的自动驾驶模型。

Occ3D 数据集 由清华大学与英伟达共同出品的 Occ3D 数据集是首个大规模占用栅格基准，包括 Occ3D nuScenes 和 Occ3D Waymo，旨在支持 3D 占用预测。

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