6月19日至22日，全球自动驾驶智能交通领域最高级别的行业会议——2016 IEEE智能汽车研讨会（IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2016）在瑞典哥德堡举办。6月21日，百度地图标注团队携高精地图生产技术论文亮相该会议，向来自各国的智能汽车行业的专家及学者展示了百度将人工智能技术应用于高精地图数据生产的创新思路及突破性进展。据了解，百度是参与此次会议的唯一一家地图厂商，其他的参会机构多为汽车企业、院校等。 百度地图团队此次入选的论文以视觉感知技术在高精地图数据生产的应用为研究主题，题目为“Accurate and Robust Lane Detection Based on Dual-View Convolutional Neural Network“，是此次会议中唯一以高精地图生产技术入选的论文。百度地图相关代表在大会的Vision Sensing and Perception（视觉感知）主题环节中进行了成果分享。该论文主要的研究对象是利用深度学习技术在复杂城市场景图像中提取车道线。
与以往在单一视图上进行车道线数据提取的传统研究思路不同，百度地图创新性地将front-view和top-view图像相结合，设计了一套独特的DVCNN深度神经网络框架。在准确率方面，经过上百个城市街景数据的验证，该方法能够将自然场景中的车道线提取准确度提升到95%以上。目前，该项技术已经应用于百度高精地图的实际生产中，每台服务器每天可以输出上百公里的车道线成果，精度误差控制在20cm以内。从创新性上来说，这项技术不仅在高精地图生产领域是首创，其技术思路本身也具有很大的启发性，能够扩展到ADAS、无人驾驶等方面进行相关应用。
无论是在传统的地图领域，还是近年来开始逐渐升温的高精地图领域，百度都在充分发挥其在技术上的积累和优势，不断利用创新去提升生产效率，此次参选的论文只是其中的一个代表。近年来，百度地图通过计算机视觉和深度学习技术，逐步颠覆传统地图生产技术，使其向自动化、智能化、高精化的方向发展。百度地图相关人员介绍，未来，百度地图将充分利用已经建立的技术壁垒，进一步扩大自己的领先优势，在即将到来的智能驾驶时代继续保持行业领先优势。
据了解，IEEE智能汽车研讨会由IEEE智能交通系统协会(ITSS)主办，是自动驾驶和智能交通领域最权威国际会议之一，旨在为全球该领域相关的研究人员、工程师、学者提供当今最先进技术的交流研讨机会。根据大会官方统计，本次大会汇集了包括CMU、清华、上海交大、高通、戴姆勒、沃尔沃等在内的29个国家和地区的知名高校、学术机构以及硬件制造厂商，参会人数及投稿数量均创历史新高。