基於邊緣 AI 的稀疏點雲感知 (ARD/302)

3D 感應技術的進步徹底改變了各行各業探測感興趣物體的方式，其應用範圍橫跨智能交通、智能物流、智能工廠、安全和監控等領域。然而，在涉及高速運動、惡劣天氣和其他環境因素的場景中，該技術的有效性往往會受到影響，導致部分點雲的捕獲丟失。此外，多尺度物體檢測對於 3D 感應技術仍然是一個具有挑戰性的任務。 為了克服這些挑戰，擬議的項目旨在開發一種針對稀疏點雲的專用人工智能，重點關注交通、物流和製造應用。該項目將在稀疏和多尺度數據場景中提高技術的物體檢測能力。該項目將涉及開發三個主要功能：（1）3D 物體檢測模塊，將在 3D 點雲上提供準確且多尺度的感知；（2）2D/3D 特徵融合模塊，將結合 2D 圖像特徵和 3D 圖形特徵以提高準確性並實現小物體的捕獲；以及（3）基於邊緣的優化模塊，使 AI 能夠嵌入邊緣設備並執行現場操作。 擬議的基於邊緣的稀疏點雲 AI 技術旨在為公司提供快速且精確的點雲感知結果，在稀疏和多尺度任務上實現高效且更好的業務成果。該技術在各個行業的廣泛應用使其成為顛覆性的力量，推動機器學習和人工智能領域的創新，並簡化公司運營。