基于金字塔贝叶斯方法的自动驾驶语义分割模型不确定性评估

作者团队及研究背景介绍

Yang Zhao，电子科技大学控制科学与工程专业博士，2018年加入电子科技大学自动化工程学院任助理研究员。曾于2015至2016年在美国华盛顿大学联合培养。主要研究方向为智能网联汽车与人机交互。

Wei Tian，电子科技大学模式识别与智能系统专业硕士，研究方向包括计算机视觉与深度学习。

Hong Cheng，西安交通大学模式识别与智能系统专业博士，2003年获得学位后留校任教，2005年起任副教授。2006至2009年在美国卡内基梅隆大学计算机学院从事博士后研究。现任电子科技大学自动化学院教授、机器人中心主任，机器智能研究所首任所长。研究领域涵盖计算机视觉、机器学习、机器人技术、人机交互与多媒体信号处理。

引用信息：Zhao, Y., Tian, W. & Cheng, H.: Pyramid Bayesian method for model uncertainty evaluation of semantic segmentation in autonomous driving. Automot. Innov. (2022). https://doi.org/10.1007/s42154-021-00165-x

《Automotive Innovation》期刊简介

《Automotive Innovation》是中国汽车行业首个经国家新闻出版署批准的英文科技期刊，由中国汽车工程学会（China SAE）主办，致力于打造高水平国际交流平台，推动中国汽车创新成果走向世界，提升行业国际影响力。

期刊以建设世界一流科技期刊为目标，汇聚来自全球15个国家和地区的权威专家组成编委会，与施普林格·自然（Springer Nature）合作出版，严格执行国际学术标准。每季度出版一期，读者覆盖72个国家和地区，单篇论文最高下载量超18000次。已被EI、ESCI、Scopus等国际知名数据库收录。

期刊聚焦汽车及出行领域的前沿创新，涵盖智能网联汽车、新能源汽车、未来出行技术等方向，刊发具有原创性的理论研究、方法创新、产品开发与工程技术应用成果。

主编为清华大学李骏院士、赵福全教授，执行主编为吉林大学马芳武教授。

投稿指南

• 稿件须为未公开发表的原创研究成果，严禁一稿多投；
• 论文语言为英文，建议篇幅约5000词；
• 投稿及阅读请访问官网：https://www.springer.com/42154；
• 发表全程不收取任何费用。

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