12月24日，我系邓志东教授带领的无人驾驶研究组在国际著名的KITTI视觉基准数据库路面检测评测任务中，获得优异成绩，全部四项路面分割任务中获得两项第一、一项第二（综合）和一项第四。来自斯坦福大学、CMU、多伦多大学、德国Freiburg大学等60多个国际研究团队参加了该评测。

该工作利用在人工智能深度学习研究方面的长期积累，提出了一种基于Res Net与Pyramid Pooling的深度卷积神经网络（RPP），分别获得了UU_ROAD（1/59）、UM_ROAD第一（1/61），UMM_ROAD第四（4/59）和URBAN_ROAD第二（综合，2/59）的优异成绩。

KITTI由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创建，是在自动驾驶任务的计算机视觉离线算法评估领域中国际公认的最具权威性的开放性评测平台。KITTI的路面检测评测包括三个不同种类的道路场景和四项评测任务：无标线城区路面（UU）、有标线城区路面（UM）、多标线多车道城区路面（UMM）以及上述三种道路场景的综合（URBAN），其中训练样本集的真值表由人工标注给出，测试样本集不公开提供真值表，视觉算法模型由研究团队匿名提交，评测性能由KITTI全球发布并在网站上公开列出对比结果与排名。

KITTI路面/车道检测评估任务