近日，科大讯飞凭借在道路目标检测领域多年的技术探索，刷新了Cityscapes 3D目标检测任务的新世界纪录，检测得分（DS） 42.9分，在本次??评审中获得第一名。
此次，科大讯飞继2016年、2018年参加评测后，再次刷新了Cityscapes的世界纪录。
本次评测，科大讯飞借鉴了已应用于城市交通场景的Anchor-Free车辆检测技术，升级了2D将目标检测技术移植到3D，并结合3D到2D重投影的特殊先验信息进行算法迁移。
通过结合语义、上下文信息、位置先验信息和目标形状先验信息，提取准确的3D目标检测框，构建具有丰富上下文信息的多级单目3D目标检测方案。
在深度学习图像语义分割的训练过程中，需要一个数据集和分类良好的标签，以便神经网络能够学习并训练模型。
Cityscapes是一个包含大量城市街道图片和视频的数据集，用于训练识别。
由戴姆勒等三家德国单位联合提供，吸引了华为、阿里巴巴、微软、北京大学、中科院、麻省理工学院等数百家国内外知名人工智能实验室和顶尖学术研究机构的积极参与。
是CVPR、ECCV等国际顶级会议等实例分割任务常用的权威测试数据集。
基于科大讯飞对AID视觉技术结合的探索，3D目标检测未来将在城市治理、工业智能、机器智能、智能驾驶等方面发挥广泛的作用：例如在城市交通管理场景中，目前交通违法行为的判定主要依靠固定摄像头采集和二维图像判定，往往存在视觉盲点。
如果将3D目标检测技术融入到公安交警现有的交通视频智能分析平台中，结合AI巡检，可以进一步精准判断车辆型号。
基于空间位置感知和连续轨迹跟踪，计算车辆的行驶速度、空间轨迹等，为斑马线停车、超速抓拍、和拥塞感知。
这不仅可以最大限度地利用现有设备资源、降低成本、提高效率，而且可以提高城市数字化治理能力，助力文明安全出行。