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    斯坦福大學開發自動駕駛新型AI攝像頭系統

    發布時間:2018-08-28 09:32:13    來源:www.bxkbm.icu    瀏覽次數:

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      斯坦福大學(Stanford)開發的一種新型人工智能攝像頭系統,速度快、節能,有望推動自動駕駛汽車等技術的發展。
     
      許多公司正致力于開發無人駕駛汽車和自動駕駛船舶,將其引入消費市場。
     
      特斯拉(Tesla)和梅塞德斯(Mercedes)等一些汽車制造商已經提供了駕駛輔助技術,可以讓汽車半自動運行,這有點像是正式演出之前的排練,直到它們完全放棄“人類的輔助”。
     
      同樣參與無人駕駛汽車競賽的還有高科技公司,如谷歌和優步。
     
      為了完全擺脫人類的幫助,自動駕駛汽車需要激光雷達(來進行光探測和測距)、聲納、攝像頭和人工智能來監督一切。
     
      一組相機提供了一個360°汽車視覺和圖像識別能力,所以它可以檢測對象和探索周圍的環境,例如,交通標志、障礙和其他在路上的無人駕駛車輛。
     
      圖像識別系統將數據連續發送到機載人工智能計算機進行處理并使其有意義。
     
      自動駕駛汽車依賴于人工智能大腦的關鍵能力,可以快速、幾乎實時地做出決策。
     
      自動駕駛汽車和無人機等其他技術中處理圖像識別算法的計算機系統存在的問題是,它們速度慢,占用空間大。
     
      斯坦福大學(Stanford University)的電氣工程師戈登·韋茨斯坦(Gordon Wetzstein)開玩笑說:“你剛剛經過的那輛自動駕駛汽車的后備箱里就裝有一臺相對龐大、速度相對較慢、能耗較高的電腦。”
     
      領導的一個研究小組設計了一種新的人工智能相機系統,它比現有的系統占用更小的空間,消耗更少的能源,而且圖像分類速度快得多。
     
      為了創造他們的人工智能相機,這個團隊將兩臺電腦組合成一個基于卷積神經網絡(CNNs)的混合系統。
     
      “原型相機的第一層是一種光學計算機,它不需要像數字計算那樣耗費大量能量。第二層是傳統的數字電子計算機。”
     
      在某種程度上,斯坦福的工程師們“將人工智能的一些數學工作外包到光學領域”,以節省計算成本和時間,并提高性能。
     
      研究人員測試了他們的成像系統,并成功地識別出放在自然環境中的不同物體和動物。該系統雖然速度很快,但仍處于“原型”階段,不能稱之為“小”。
     
      然而,研發這一技術的工程師認為,他們可以將其縮小到“適合手持攝像機或無人機使用”。
     
      說:“我們系統的某些未來版本在自動駕駛汽車等快速決策應用中尤其有用。”
     
      在發表在《自然科學報告》上的論文中,他們表示“我們從計算成像的角度出發,逐步實現光學卷積神經網絡的目標,通過光學和算法的共同設計,將圖像采集與計算結合起來。計算機攝像機利用光通過自定義光學器件的物理傳播,對在標準2D圖像捕獲中丟失的場景信息進行編碼。
     
     

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