技术分享
BEV感知技术
随着自动驾驶技术的快速发展，车辆准确感知周围环境的能力变得至关重要。BEV（Bird's-Eye-View，鸟瞰图）感知技术，以其独特的视角和强大的数据处理能力，正成为自动驾驶领域的一大研究热点。
BEV感知技术，是一种从鸟瞰图视角（俯视图）出发的环境感知方法。与传统的正视图相比，BEV视角具有尺度变化小、视角遮挡少的显著优势，有助于网络对目标特征的一致性表达。基于这样的优势，可以更有效的对车辆周围环境进行感知。
图1：BEV感知图
BEV感知技术，是一种从鸟瞰图视角（俯视图）出发的环境感知方法。与传统的正视图相比，BEV视角具有尺度变化小、视角遮挡少的显著优势，有助于网络对目标特征的一致性表达。基于这样的优势，可以更有效的对车辆周围环境进行感知。
BEV感知算法的数据输入主要有图像和点云两种形式。根据数据源不同，BEV算法主要分为BEV Camera（纯视觉）、BEV LiDAR（基于激光雷达）和BEV Fusion（多模态融合）三类。其中，图像数据具有纹理丰富、成本低的优势，此外，基于图像的任务、基础模型相对成熟和完善，比较容易扩展到 BEV 感知算法中。
为了更好的训练BEV Camera感知算法，往往需要先搭建一个高质量的数据集。而搭建一套BEV感知数据采集系统，通常包括以下几个关键环节：
- 硬件选型与集成：选合适的摄像头和计算采集平台，集成稳定系统
- 数据采集：在实际环境中采集图像数据，覆盖不同场景、光照和天气
- 时间同步：确保不同传感器数据时间精确同步，是后续算法训练的必要前提
- 系统调试和部署：调试系统确保组件协同工作，部署到实际应用环境
