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全棧自研算法體系




基于深度學習技術,覆蓋智能駕駛全鏈路,從感知、多模態融合、高精度定位到規劃控制實現全棧自研,突破行業技術瓶頸。支持BEV(鳥瞰圖)前融合感知與端到端算法,結合自研模型訓練框架,確保算法在復雜場景下的高可靠性與實時性,適配乘用車、商用車等多樣化需求。



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深度神經網絡結構示意圖

MOTOVIS團隊在智能駕駛相關的多項算法評測中獲得世界大獎

第一名,ICDAR 2015 Challenge 2 “Focused Scene Text”(2016)

第一名,Cityscapes Semantic Segmentation(2017)

第一名,Kitti Object Detection (Car)(2017)

第一名,PASCAL VOC Semantic Pixel Labelling(2017)

第一名,Large Scale 3D Human Activity Analysis Challenge in Depth Videos(2017)

技術演示

單模態感知網絡模型