9月20日，优必选科技宣布与香港大学携手合作，就“面向服务机器人的类人视觉感知算法和技术”这一课题展开共同研究，双方将围绕三维点云数据处理和分析相关领域进行探索。
在人形机器人的视觉识别应用中，单纯的基于视觉传感器的二维图像在弱纹理环境下很难提取有效的特征，三维点云可以在一定程度上弥补纯视觉传感方案的劣势，有助于提升开云入口网页版 的视觉识别精度，扩展开云入口网页版 在更多场景应用中的适应性。
在本次双方合作中，香港大学将由IEEE/IAPR Fellow、香港大学计算机科学系教授徐东教授带领研究团队，与优必选科技就下列多个方向展开联合研究，包括：
1)点云数据压缩(Point Cloud Compression)：针对点云数据进行高效高质量压缩，显著降低储存和带宽成本，包括基于几何的点云压缩(Geometry-based Point Cloud Compression, G-PCC)以及基于视频的点云压缩(Video-based Point Cloud Compression, V-PCC)；
2)点云上采样(Point Cloud Upsampling)：给定稀疏点云，生成更为密的点云包括静态点云上采样(Static Point Cloud Upsampling)以及点云序列上采样(Video-based Point Cloud Upsampling)；
3)三维物体检测(3D Object Detection)：从3D点数据中检测出感兴趣的物体及其类别并估计出3D边界的位置；
4)三维动作识别(3D Action Recognition)：从3D点云序列数据中识别人体的各种动作；
5)模型压缩(Model Compression)：对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在受限的硬件环境中；
6)三维文本视觉定位(3D Visual Grounding)：通过指向性明确的语言描述来确定目标物体包括其类别和3D边界框的位置。
在双方合作中，优必选科技还将提供算法测试平台，供双方进行相关技术的测试，以加快类人视觉感知的算法和技术在机器人产业中的落地应用，最终优化机器人产品视觉感知的精确度。
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