ag真人手机投注-智能车灯新进展:机器学习识别周围环境两年内可量产

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本文摘要:夜间行走时,为了提高能见度,司机一般不会在弯道或过山路时关闭远光灯。

夜间行走时,为了提高能见度,司机一般不会在弯道或过山路时关闭远光灯。同时,为了不影响对面行驶车辆的司机的视线,即使几秒钟也不会引起很大的安全上的危险。

杜克大学和昆山杜克大学电子和计算机工程学教授李昕博士相信有更好的解决办法。现代汽车大灯在一定程度上只有一两个光源,最多可能有几万个光源。

我与业界制造商合作,开发智能汽车前灯,分别控制各像素,识别周围环境,自动照亮汽车前面的区域。李昕教授说。例如,开发中的智能汽车前灯在削弱指向对面行驶车辆的透射的同时,还可以加强前方路标的照明。

这款智能大灯还可以观察到附近的行人,通过引人注目的方式展现身体,这样就可以警告驾驶员了,同时也会防止光线需要照射到眼睛里。开发智能汽车前灯的挑战不是建立不同的照明模式,而是教汽车如何自动识别周围环境,自己建立照明模式。

为了攻下这个难题,中国领先的汽车灯没有制造商华域视觉技术寻找李昕教授,希望通过机器学习开发智能灯。现在很多汽车制造商都用于照相机和机械学习来控制自动驾驶车辆,在这个领域已经有很多探索。但是,机器学习算法必须有大量的数据来自学习,很多为此设立的数据集和算法只讨论白天的司机。

李昕教授说:我们的研究开发更加讨论夜间司机的场景。将机器学习作为智能前灯的夜间应用更加困难。因为照明条件不好。这是独特的挑战,目前还没有好的解决办法。

李欣教授的行业合作伙伴希望收集更好的夜间图像,以显示道路标志、行人等最重要的物体和人。李欣教授负责管理和优化机器学习算法。

在车辆行经实践中,智能汽车大灯创建照明模式必须动态呼吁决定,研究人员必须自由选择合适的硬件,设计合适的结构算法。昆山杜克大学的研究员冯欣博士也参加了这个项目。目前,李欣教授和冯欣博士已经与华域视觉术合作开发样品。

该产品的原型有很多亮点,但在月份应用之前必须进一步改良。检查的正确性是最重要的——行经中什么物体和谁都不能泄漏李昕教授说。但这只是指标之一。

另一个指标是动态号召。如果算法响应时间,不适合汽车行业。从技术上讲,这是两个最没有挑战性的问题。李昕教授希望在旋转的未来解决问题的同时,在智能前灯上增加更好的功能。

例如,智能汽车大灯可以用来展示最重要的信息,例如天气和道路状况、交通标志、导航系统方向,甚至大灯光束复盖面积区域内的车道。该智能前灯的其他先进设备也包括雷达和激光雷达等自动驾驶汽车最后可能配备的替代传感器。但是,目前该产品仅用于向前照相机,降低成本。

预计未来几年,汽车智能前灯将大量应用于普通车辆,数量上多达具有额外检测能力的自动驾驶车辆。我指出我们可以在未来两年内将第一代智能大灯产品推向市场。李昕教授说。

产品上市后,我们可以获得更好的系统和数据,进一步提高精度和响应时间,开发出性能更好的递送产品。


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