近日,ICCV2021-Urban3D挑戰賽結果正式公布,北京佳格天地科技有限公司(以下簡稱:佳格天地)同北京郵電大學、BIGO及武漢大學共同組隊斬獲賽事世界冠軍。

　　▼隊伍名稱由四家機構的簡稱按字母順序組合為BUPT.BIGO.GAGO.WHU,隊伍成員全部為博士或博士候選人

　　ICCV全稱IEEE International Conference on Computer Vision,即國際計算機視覺大會。會議由全球最大的非營利性專業技術學會—電氣與電子工程師協會主辦,              與計算機視覺模式識別會議(CVPR)和歐洲計算機視覺會議(ECCV)并稱計算機視覺方向的三大頂級會議,在業內極富影響力。

　　今年ICCV大會設立了一項名為Urban3D的算法挑戰賽,旨在建立城市規模的3D點云語義分割新標桿。

　　▼城市三維實景影像

　　我們生活的3D世界由豐富多樣的物體對象組成,如房屋、橋梁、樹木、汽車等等,不同的物體對象具有不同的外觀形態及功能。然而在機器的眼睛里,這些都是高低不一、顏色各異的點,稱為點云。利用深度學習技術自動精確分割點云數據,并標記上不同物體對象的名稱,可以應用于城市體檢、自動駕駛、以及實景三維地球的建設。

　　本次賽題使用了無人機航拍的英國城市三維實景影像作為大賽數據集,參賽選手需憑借深度學習算法,讓機器在數據量以億計的影像中對各類物體對象進行自動識別及標注。

　　▼大賽根據城市中不同物體對象設置了13類語義標簽,佳格天地所在團隊在建筑、植被、道路、水體等對象提取標準方面表現突出

　　深度學習技術在城鄉地理環境中的應用,正在從二維走向三維。

　　在目前來說,二維影像上的深度學習已經相當成熟,進入了產品級階段。這方面,佳格天地已經推出了真正實用的“高繪”產品,服務于城市體檢、應急救災等業務場景,其在實際應用中生產的數據結果精度甚至遠超公開數據集的標注精度。

　　▼“高繪”產品能夠在城市核心區、城鄉結合部、鄉村、山村等多地實現建筑物的自動識別提取。不但可以達到像素級精度的建筑物邊界提取還能夠貼合于各類硬件條件,滿足自然資源普查、城鄉建設狀況摸底、土地利用狀況調查等多種需求

　　而在三維立體領域,深度學習學界還處在探索發展階段。比如說,三維點云的數據結構及數據量和其它深度學習工作差別很大,目前大家普遍使用的深度學習框架PyTorch,在其底層代碼中就有一些不適用之處;再比如說,城市三維物體的數據分布是極其不均衡的,要建立可用的深度學習模型,需要深入理解數據……在本次大賽中,這些問題在實操過程中得到了一一解決。

　　▼原始影像與語義分割結果示意。左側為原始影像,右側為語義分割結果

　　佳格天地是一家以大數據與人工智能技術服務農業農村領域的高科技創新企業。在人工智能領域,其人工智能算法研發團隊的相關工作已經應用于北京市海淀區短臨降雨預測等實際工作當中;打造了成熟的AI地物識別產品——“高繪”;相關成果曾獲得2020數字中國創新大賽-數字政府賽道賽題冠軍、中國電子“i+”現代數字城市創新創業大賽一等獎等多項榮譽,得到了市場的充分認可。

　　“十四五”規劃中提出:要堅定不移建設數字中國,加快數字化發展。在數字化浪潮席卷而來的當下,佳格天地也正持續發揮大數據與人工智能技術能力,為數字中國建設貢獻佳格力量。