針對(duì)當(dāng)前紅外熱成像行業(yè)應(yīng)用難點(diǎn)，睿創(chuàng)微納聯(lián)合國(guó)家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心發(fā)布“基于紅外單目攝像頭深度估計(jì)”算法攻關(guān)任務(wù)。任務(wù)總獎(jiǎng)金15萬元，按照“自由參與、開源共享、入庫(kù)獎(jiǎng)勵(lì)”的原則匯聚算法開發(fā)者。目前已有來自北京大學(xué)、清華大學(xué)等高校及科研單位的60支隊(duì)伍參與該任務(wù)。

紅外熱成像在智能駕駛應(yīng)用場(chǎng)景中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：穿透黑夜，增強(qiáng)駕駛員視野；不受光線變化影響，解決夜間會(huì)車眩光問題；在大霧、霧霾、沙塵天氣下依舊可清晰成像，提升駕駛安全。

眩光環(huán)境〡可見光VS 紅外熱成像

光照不足環(huán)境〡可見光VS 紅外熱成像

霧霾環(huán)境〡可見光VS 紅外熱成像

本任務(wù)數(shù)據(jù)源，基于合肥英睿（睿創(chuàng)微納全資子公司）自研紅外單目攝像頭采集的夜間城市普通道路非擁堵路段駕駛場(chǎng)景的視頻序列，屬于無監(jiān)督視頻序列訓(xùn)練范疇。任務(wù)目標(biāo)是對(duì)紅外單目圖像進(jìn)行深度估計(jì)，得到每個(gè)像素相對(duì)拍攝源的距離。

如下所示，左圖為紅外熱成像圖像數(shù)據(jù)，分辨率為640×512，右圖是對(duì)左圖進(jìn)行深度估計(jì)的深度圖，越淺的地方表示目標(biāo)越近，越深的地方表示目標(biāo)越遠(yuǎn)。深度圖的分辨率與原圖一致，為640×512。

如下所示，左圖是激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，右圖是雷達(dá)點(diǎn)云在640×512的紅外圖像上映射效果。圖中由紫到綠代表著距離由近到遠(yuǎn)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為紅外深度估計(jì)的距離真值，用于評(píng)測(cè)算法性能。

深度估計(jì)算法

深度估計(jì)對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知和估計(jì)自身位姿確定尤為重要，可廣泛應(yīng)用于同步定位與建圖（SLAM）、車輛導(dǎo)航、目標(biāo)檢測(cè)和語義分割等領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法通常是利用激光雷達(dá)或結(jié)構(gòu)光在物體表面的反射獲取深度點(diǎn)云，從而獲取高精度的深度信息，但因其價(jià)格昂貴和同步的困難，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用和部署還有一定的距離。

單目深度估計(jì)是利用一張圖像來估計(jì)圖像中每個(gè)像素相對(duì)拍攝源的距離。目前的單目深度估計(jì)主要分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種方法。其中無監(jiān)督的單目深度估計(jì)可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為雙目和視頻序列兩種。無監(jiān)督深度估計(jì)基于兩幀關(guān)聯(lián)的圖像，可以是雙目中左右視角，也可以是視頻序列的前后兩幀。

獎(jiǎng)項(xiàng)設(shè)置

作品提交已在開發(fā)者社區(qū)門戶上啟動(dòng)，根據(jù)任務(wù)難易程度、算法開源程度和測(cè)試結(jié)果，對(duì)優(yōu)秀開發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行不同額度的現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)。

① 賽馬獎(jiǎng)3名：第一名4-6萬元、第二名1-3萬元、第三名0.8-1萬元

② 應(yīng)用獎(jiǎng)若干：獎(jiǎng)勵(lì)0.5萬元

③ 貢獻(xiàn)獎(jiǎng)若干：獎(jiǎng)勵(lì)不低于200元