BEV感知已成為引領(lǐng)高階自動(dòng)駕駛量產(chǎn)的新范式。但是要實(shí)現(xiàn)BEV感知在車(chē)端的規(guī)模化部署和落地，并非易事。
首先，BEV感知大模型的訓(xùn)練需要超大規(guī)模的算力和海量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)支持，成本高且耗時(shí)長(zhǎng)。其次，由于車(chē)端資源和能耗的限制，訓(xùn)練好的BEV感知大模型并不能直接部署到車(chē)端，需要通過(guò)量化、壓縮等方式對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，這就要求開(kāi)發(fā)人員具備極強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)能力和豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。由此可見(jiàn)，BEV感知在車(chē)端規(guī)模化部署是一項(xiàng)極其復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。
為了幫助開(kāi)發(fā)者高效實(shí)現(xiàn)BEV感知在車(chē)端的部署與落地，地平線(xiàn)早在2021年發(fā)布新一代征程5車(chē)載智能芯片之時(shí)，就推出了基于征程5的純視覺(jué)BEV感知原型方案。
征程5基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)加速引擎打造，原生支持BEV感知所大量使用的Transformer模型。同時(shí)，征程5配備了雙ISP、CV引擎、雙視覺(jué)DSP等豐富的異構(gòu)計(jì)算資源，能夠?qū)?chē)端多路攝像頭數(shù)據(jù)進(jìn)行畸變校正、拼接、3D場(chǎng)景重構(gòu)等視覺(jué)預(yù)處理工作，打破了BEV感知各個(gè)環(huán)節(jié)的計(jì)算瓶頸。此外，地平線(xiàn)還提供芯片開(kāi)發(fā)套件、域控參考設(shè)計(jì)、芯片工具鏈及軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)等，以幫助開(kāi)發(fā)者充分利用征程5的計(jì)算資源，加速BEV感知算法在車(chē)端的部署。
經(jīng)過(guò)兩年的打磨，地平線(xiàn)基于征程5芯片的BEV感知方案有哪些最新進(jìn)展？又將給業(yè)界帶來(lái)哪些驚喜呢？
8月24日19點(diǎn)，地平線(xiàn)聯(lián)合智東西公開(kāi)課策劃推出的新一期地平線(xiàn)「你好，開(kāi)發(fā)者」自動(dòng)駕駛技術(shù)專(zhuān)場(chǎng)將開(kāi)講，主題為《基于征程5芯片的BEV感知方案與部署實(shí)踐》，由地平線(xiàn)感知算法工程師朱紅梅主講。
朱紅梅博士首先會(huì)對(duì)BEV感知框架進(jìn)行全面介紹，之后將講解時(shí)空融合模塊與芯片部署。接下來(lái)，她將分別對(duì)靜態(tài)與Occupancy感知要素、動(dòng)態(tài)感知預(yù)測(cè)端到端與芯片部署進(jìn)行深入解析。最后，朱紅梅博士還會(huì)對(duì)BEV感知方案的實(shí)車(chē)部署與閉環(huán)驗(yàn)證進(jìn)行解讀。
專(zhuān)場(chǎng)信息
主 題
《基于征程5芯片的BEV感知方案與部署實(shí)踐》
提 綱
1. BEV感知框架總體介紹
2. 時(shí)空融合模塊與芯片部署
3. 靜態(tài)與Occupancy感知要素解析
4. 動(dòng)態(tài)感知預(yù)測(cè)端到端與芯片部署
5. 實(shí)車(chē)部署與閉環(huán)驗(yàn)證
主 講 人
朱紅梅，地平線(xiàn)感知算法工程師。博士畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)，研究方向?yàn)殡p目立體視覺(jué)。2019年加入地平線(xiàn)，先后主導(dǎo)掃地機(jī)場(chǎng)景、車(chē)載多視角深度估計(jì)算法研發(fā)、面向征程5芯片的BEV感知算法研發(fā)。目前負(fù)責(zé)推進(jìn)基于征程5的BEV感知方案量產(chǎn)落地。
直 播 時(shí) 間
8月24日19:00-20:30
