在近日举办的欧洲计算机视觉国际会议（European Conference on Computer Vision, ECCV）2022自动驾驶多目标跟踪挑战赛上，联想B sport必一联想研究院自动驾驶算法团队一举拿下全部四个竞赛的冠军，包括BDD100K多目标跟踪任务 (MOT, Multiple Object Tracking)、多目标跟踪和分割任务（MOTS，Multiple Object Tracking and Segmentation)、基于自监督学习的多目标跟踪任务（SSMOT，Self-supervised MOT）以及基于自监督学习的多目标跟踪和分割任务（SSMOTS，Self-supervised MOTS）。

据介绍，多目标跟踪是计算机视觉领域的关键技术之一，在自动驾驶、智能监控、行为识别等领域应用广泛。在事先不了解目标数量的情况下，通过该技术，能够对视频中的行人、汽车、动物等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID，从而实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。

在车计算领域，高效的多目标跟踪是实现高阶自动驾驶的关键技术之一。在其助力下，自动驾驶的车辆能够对路面的其他车辆和行人进行检测跟踪，基于它们的运动轨迹对接下来的车辆驾驶和行人行为进行预测，并据此规划自己的行驶轨迹，从而实现安全驾驶，减少碰撞事故的发生。

自动驾驶场景下的多目标跟踪技术是联想研究院技术研发的重点领域之一。多目标跟踪与分割任务是自动驾驶视觉感知的一项重要算法，具有广泛的应用价值。为此，联想研究院自动驾驶算法团队在自监督学习、大规模预训练、弱监督学习和增量/持续学习方面做出了许多努力，以持续改善视觉感知系统，使其脱离传统的监督学习的路径，助力打造更好的自动驾驶解决方案。

欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）与国际计算机视觉大会(ICCV)、计算机视觉和模式识别国际会议（CVPR）共同构成了国际计算机视觉的三大顶级会议。此次包揽ECCV自动驾驶多目标跟踪挑战赛四项冠军，有力地展示了联想B sport必一在车计算领域的技术实力。