近日，首屆城市級別大規模點雲語義理解挑戰賽正式閉幕，吸引了國內外高校、科研院所技術人員的積極參與。零束資料工作坊和網路安全演算法團隊成員在比賽中展示了自己的才華，獲得了第七名。

3D點雲理解技術在自動駕駛、機器人自主導航、智慧城市運維等方向具有重要的應用前景。雖然點雲處理技術取得了顯著的進步，但大多數方法仍然處理小規模的點雲，對於超大規模（城市級）點雲的語義理解來說，仍然是一個非常具有挑戰性的專案。

本次比賽要求參賽選手利用點雲語義分割框架，基於英國三個城市（伯明翰、劍橋、約克）的點雲資料，實現超大規模點雲資料的語義分割。來自零束資料車間和網路安全團隊的兩位演算法專家聯手參賽。

本次大賽提供的SensatUrban資料集是城市尺度的點雲資料集，資料點多、噪聲高、資料稀疏。為此，兩位專家首先重點研究了適合處理大規模點雲的演算法（如RandLA-Net、KPConv、SPConv），並進行了初步的模型訓練和分析。在此基礎上，他們探索了資料取樣劃分、資料增強和權重設定等技術，最終通過了最優驗證集mIoU值。

本次比賽構建了團隊建立3D點雲理解的能力，獲得的寶貴經驗將用於資料自動標註和模擬場景建立等領域。透過提高三維點雲處理演算法的精度，提高自動標註的效率，提高道路場景恢復的精度，增強PB級資料標註和建立數億公里級場景庫的能力，將為智慧汽車全棧資料閉環提供解決方案。

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