当前，自动驾驶感知技术主要有两大技术路线：一是仅使用摄像头作为传感器进行信息采集的“纯视觉”路线，二是同时使用“摄像头＋激光雷达”的多传感器融合路线。目前两大技术路线齐头并进，胜负尚未见分晓。

“纯视觉”方案往往需要用海量、不同种类和场景真实性的驾驶数据对算法进行训练，进而不断覆盖各类场景，最终无限接近人类驾驶员的判断方式，这对数据处理以及算法能力都提出了更高的要求。

相较于”纯视觉“感知路线，激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方位信息，因此拥有更高的可靠性和精确性，可显著提高自动驾驶系统可靠性。

基于激光雷达的点云感知算法也具有更强的3D感知能力，但相比较图像数据，点云数据具有无序性、旋转性和稀疏性的特征，导致点云模型结构与计算量的复杂性极高，内存占用极大。因此激光雷达点云算法在嵌入式设备上的部署是一个难题。

5月18日，觉非科技联合智东西公开课策划的「觉非科技点云目标检测公开课」将直播。本次公开课的主题为《嵌入式平台下点云算法的移植部署》，将由觉非科技高级算法工程师王通进行直播讲解。

觉非科技是国内全场景智能驾驶解决方案服务商，以多传感器融合为技术路径，覆盖车、路融合系统，在乘用车出行、干线物流和城市末端三大应用场景，提供跨场景、跨平台、跨终端的一体化智能驾驶解决方案。方案可提供定制化的前装与后装定位算法、多传感器融合感知算法及动态交通信息服务，同时可整合高性能算力平台，并按照不同算力需求实现精细化部署。

王通是觉非科技高级算法工程师，负责点云检测算法的开发与高性能部署，在CUDA应用加速领域有丰富经验，研发了觉非科技自有点云算法加速引擎，已在路侧与车端场景开发迭代了多款检测模型。

本次公开课中，王通将首先介绍嵌入式平台下的模型移植部署，之后重点讲解基于点云的目标检测算法PointPillars与稀疏卷积，及PointPillars在TensorRT平台的移植部署，最后也将分享CUDA加速实践经验。

「点云目标检测公开课」将以视频直播形式进行，包含40分钟主讲和20分钟问答。同时，针对本次公开课，也组建了专属交流群，届时主讲人王通将加入，欢迎感兴趣的开发者申请。

公开课信息

主 题
《嵌入式平台下点云算法的移植部署》

提 纲
1、嵌入式平台下的模型移植部署
2、基于点云的目标检测算法PointPillars与稀疏卷积
3、PointPillars在TensorRT平台的移植部署
4、CUDA加速实践及经验解析

主 讲 人
王通，觉非科技高级算法工程师，负责觉非科技点云检测算法的开发与高性能部署，在CUDA应用加速领域有丰富经验，研发了觉非科技自有点云算法加速引擎，已在路侧与车端场景开发迭代了多款检测模型。

直 播 时 间

5月18日19:00-20：00