东北大学机器学习之项目应用：自动驾驶基于多模态深度学习的环境感知系统设计：融合图像与点云特征的智能标签生成及实时部署方案

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东北大学的研究团队成功设计并实现了一种基于多模态深度学习的环境感知系统，该系统旨在应用于自动驾驶领域。该系统特别融合了图像识别技术中的ResNet18模型特征与点云数据处理技术中的PointNet模型特征，以进行环境感知分类。系统的核心创新在于智能标签生成系统的开发。通过智能分析图像的亮度、边缘密度和点云的分布特征，该系统能够自动生成具有明显视觉差异的8类场景标签，从而有效解决了原系统中随机标签造成分类准确率低下的问题。据预期，分类准确率能够被提升至60-93%。该系统支持主流的自动驾驶领域数据集，例如KITTI和nuScenes，其采用的模块化设计允许完整的训练监控和评估体系，保证了系统的鲁棒性与应用性。为了实现系统在自动驾驶车辆上的实时部署，研究团队特别针对边缘计算设备，如Jetson系列进行了优化处理。通过采用混合精度训练和模型量化技术，该系统实现了每秒30帧以上的实时处理能力。该环境感知系统的一个显著特点是它的实时性与高效性，这得益于TensorRT加速部署技术的利用，这项技术能显著提升推理速度，并降低对计算资源的需求。此外，系统还采用了模块化设计，这不仅方便了开发者进行快速迭代和优化，还为其他研究人员和工程师提供了进一步研究和开发的平台。在自动驾驶领域，环境感知是确保车辆安全运行的核心技术之一。该系统能够准确识别并分类车辆周围的环境，对于风险评估和决策制定具有重要意义。系统的智能标签生成机制为自动驾驶系统提供了一个更为丰富和可靠的环境数据来源。它不仅能够识别常见的交通参与者，如行人、车辆、自行车等，还能够区分不同的道路场景和环境特征，极大提高了自动驾驶系统对复杂交通环境的适应能力。研究团队由高杭州指导老师曹鹏副教授带领的本科生完成，项目成果已经公开发布在GitHub上，为学术界和工业界提供了宝贵的实践经验。这一系统的开发不仅是对多模态深度学习技术应用的一次成功尝试，同时也为自动驾驶环境感知技术的发展打开了新的局面。