【深度】分析无人驾驶汽车运用有哪些

发布时间:2022-05-23 00:03 阅读次数:
本文摘要:深度自学在无人驾驶领域主要用作图像处理,也就是摄像头上面。当然也可以用作雷达的数据处理,但是基于图像极大丰富的信息以及无法手工建模的特性,深度自学能最大限度的充分发挥其优势。 现在讲解一下全球摄像头领域的巨擘,以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度自学的。深度自学可以用作感官,辨识周围环境,各种对车辆简单的信息;也可以用作决策,比如AlphaGo的走子网络(PolicyNetwork),就是必要用DNN训练,如何基于当前状态做出决策。

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深度自学在无人驾驶领域主要用作图像处理,也就是摄像头上面。当然也可以用作雷达的数据处理,但是基于图像极大丰富的信息以及无法手工建模的特性,深度自学能最大限度的充分发挥其优势。

现在讲解一下全球摄像头领域的巨擘,以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度自学的。深度自学可以用作感官,辨识周围环境,各种对车辆简单的信息;也可以用作决策,比如AlphaGo的走子网络(PolicyNetwork),就是必要用DNN训练,如何基于当前状态做出决策。环境辨识方面,mobileye把他们辨识方面的工作主要分成三部分,物体辨识,可行经区域检测,行经路径辨识。

物体辨识一般的物体辨识是这样子的:有一个长方形框框能辨识出来车在哪里,很好,很不俗,但是Mobileye出来的是这样子的:以及这样子的:很显著的区别就是Mobileye可以构建十分精确的车的正面以及侧面的检测,以及完全正确的区分左边侧面以及右边侧面(黄色和蓝色)。这两种检测结果的信息量是几乎有所不同的,左边这个检测结果告诉他我们什么方位大约有一辆车,但是他的具体位置,车的朝向信息几乎没。但是从右边的检测结果,就可以比较准确的估计出来车的方位,行经方向等最重要信息,跟我们人看见后可以推断的信息差不多了。这样出众的结果,对于较近距离的车,用其他基于几何的方法,多追踪几帧,有可能可以做相似的效果,但是注意远处较小的车,结果也完全正确,这就只有可能是深度自学的威力了。


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