什么是OCC占用网络技术

OCC占用网络技术是一种基于深度学习的三维环境感知方法，旨在通过将二维图像转化为三维空间信息，实现对复杂场景中障碍物和空间的精准识别与预测。这项技术在智能驾驶领域具有重要意义，被认为是纯视觉方案的核心技术之一。

1. 技术原理：
OCC占用网络通过摄像头捕捉的二维图像，将其转换为三维像素体（体素），从而构建出一个三维空间的栅格化模型。每个体素代表空间中的一个微小单元，系统通过判断这些体素是否被占用，来还原真实世界的三维场景。这种方法不仅能够识别静态物体，还能对动态障碍物进行实时预测和跟踪。

2. 核心特点：

• 高精度与高分辨率： OCC占用网络能够以厘米级精度还原三维场景，其模型分辨率甚至可以媲美激光雷达。这使得它能够更精确地捕捉到障碍物的形状、深度和高度等信息。
• 泛化能力： 由于OCC占用网络不依赖激光雷达等硬件设备，而是完全基于摄像头和算法，因此具备更强的泛化能力，能够在不同环境和天气条件下保持较高的感知精度。
• 实时性： 该技术能够快速生成三维场景，并对动态障碍物进行实时预测，从而提升自动驾驶系统的反应速度和安全性30。

3. 应用场景：
OCC占用网络技术广泛应用于智能驾驶系统中，特别是在复杂道路条件下的障碍物识别和路径规划方面。例如：

• 障碍物识别： 能够精准识别并定位道路上的临时障碍物（如施工区域、树枝、货物掉落等），以及标准障碍物（如栏杆、路障、树木等）。此外，它还能识别未标注或未知形状的障碍物。
• 动态环境适应： 在高速公路上，OCC占用网络能够帮助车辆准确识别前方行人、车辆及道路标识，实现自动跟车和超车等功能；在城市道路中，它能够有效避免栅栏、护栏等障碍物，确保行车安全30。
• 点到点领航辅助： 极越01车型搭载OCC技术后，能够实现点到点的高阶智能辅助驾驶功能，进一步提升驾驶体验。

4. 技术优势：

• 替代激光雷达： OCC占用网络技术通过深度学习算法实现了对三维空间的高精度还原，完全替代了激光雷达在某些场景下的作用，降低了系统的硬件成本。
• 灵活性与扩展性： 由于OCC占用网络基于纯视觉方案，它能够灵活适应不同的传感器配置和算法需求，为未来技术升级提供了更多可能性。

5. 发展背景与挑战：
OCC占用网络技术最早由百度Apollo团队提出，并在极越01车型上实现量产应用。该技术结合了BEV（Bird’s Eye View）和Transformer架构，形成了“BEV+Transformer+OCC”的纯视觉智能驾驶体系。然而，尽管OCC技术在感知精度和泛化能力上表现出色，但其仍面临一些挑战，如训练样本数量不足、动态目标分割等问题。

6. 未来展望：
随着深度学习算法的不断优化和算力资源的提升，OCC占用网络技术有望进一步提高其精度和效率。未来，它将在更多车型中得到应用，并推动智能驾驶技术向更高阶的全场景覆盖迈进。

OCC占用网络技术通过将二维图像转化为三维空间信息，实现了对复杂场景的高精度感知和预测。它不仅提升了自动驾驶系统的安全性与可靠性，还降低了硬件成本，为纯视觉智能驾驶方案的发展提供了强有力的技术支持。