11月16日，中国智能车未来挑战赛“复杂动态交通场景视觉认知基础能力离线测试”在中国智能车综合技术研发与测试中心成功举办，深圳先进院汽车电子研究中心参赛队伍在“前方车辆位置监测”项目中脱颖而出，获得全国第三名。 

　　本次离线测试任务使用现实道路采集的交通场景视频，按照自动驾驶高度自动化（SAE L4+）的环境认知能力要求，从准确性和适应性方面对复杂交通环境认知的基础能力进行评测。 

　　深圳先进院汽车电子研究中心以先进集成技术为指导，以汽车工程和信息处理为学科基础，致力于智能汽车技术等前沿领域的研究。目前已在重载全向自动导引车，无人驾驶汽车，燃料电池汽车，及新能源车关键零部件方面取得了丰硕的成果。此次参赛队伍由李慧云研究员带队，主要成员包括杨志恒、褚卢涛、李看、吴俊塔、杨赵南等。 

　　在前方车辆位置监测任务中，团队采用一种基于车辆检测和多目标跟踪结合的监测方法。其中检测模块采用一种基于卷积神经网络的实时目标检测算法，采用跨层特征融合结构，对不同特征层的语义信息进行关联，并通过交通先验知识提取感兴趣区域，剔除安全驾驶无关的干扰项。跟踪模块采用基于马尔科夫决策的多目标跟踪算法，对不同车辆的状态切换进行建模，为所有车辆目标赋予身份，大大提升了检测效果的稳定性。该方法可适应夜间和光照变化等复杂场景，并且能对前方车辆进行准确检测和实时跟踪，可广泛应用在自适应巡航(Adaptive Cruise Control, ACC)和前方碰撞预警(Forward Collision Warning, FCW)等汽车ADAS中，具有广阔的市场前景。 

　　作为国家自然科学基金委员会重大研究计划“视听觉信息的认知计算”的重要组成部分，“中国智能车未来挑战赛”创办于2009年，其目的是通过真实物理环境中的比赛来交流和验证我国“视听觉信息的认知计算”研究进展和成果，以推动重大研究计划将应用基础研究与物理可实现的系统有机结合，产生能满足国家重大需求并具有原创性的重大研究成果。本届赛事包括真实综合道路环境测试和复杂环境认知水平能力离线测试两部分，来自全国知名高校、科研机构和企业在内的27支车队参加真实道路环境测试，24支车队参加离线测试。