2015年9月，电子系副教授马惠敏带领的研究组在自动驾驶场景下的物体检测国际评测中取得了优异的成绩，全部六项指标中的四项获得第一，两项获得第三。来自百度、斯坦福、NEC研究院、加州大学洛杉矶分校、MPI（马克思.普朗克研究所）等多个机构和研究组参加了该评测，评测分为物体检测和姿态估计两大任务，在目前国际上公开的最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集（KITTI）上进行。
该工作由电子系马惠敏研究组和多伦多大学合作完成，创新性地提出了一种高效的三维物体提取方法，并结合深度卷积神经网络，依据立体图像推断场景中感兴趣目标的位置和姿态。论文发表在机器学习与神经计算的顶级会议NIPS上。
该工作和传统的基于昂贵的激光雷达的自动驾驶识别算法不同，该研究组的算法仅依赖于普通的双目RGB摄像头即可完成高精度的目标检测和姿态估计，因此有望大大降低自动驾驶视觉系统的成本。
评测结果见链接：http://3dimage.ee.tsinghua.edu.cn/Research
