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英伟达利用深度神经网络 精确探测车辆与其他物体间距离

2019-07-22
關(guān)鍵詞: 摄像头 神经网络 英伟达

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  (圖片來源:英偉達(dá)官網(wǎng))

  據(jù)外媒報(bào)道,在汽車上路之前,汽車需要具備的第一個(gè)基本能力就是判斷該車與相鄰汽車或是遇到的物體之間的距離。但是,當(dāng)路上有事情打斷時(shí),甚至有電話打過來時(shí),駕駛員的注意力往往會(huì)被分散。為了克服該問題,英偉達(dá)的研究人員提出了一個(gè)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案。

  英偉達(dá)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從單個(gè)攝像頭中提取數(shù)據(jù),探測(cè)物體距離??赡苡腥藭?huì)問為什么英偉達(dá)不利用大多數(shù)汽車上配備的雙攝像頭,提高物體距離檢測(cè)效率,英偉達(dá)有充分的理由不這么做,因?yàn)殡m然雙攝像頭能夠主動(dòng)判斷各種參數(shù),但是,如果其中一個(gè)攝像頭不同步,就會(huì)導(dǎo)致“時(shí)間失調(diào)”的情況,從而得出不準(zhǔn)確的探測(cè)結(jié)果,在危險(xiǎn)情況下可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的生命財(cái)產(chǎn)損害。

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  英偉達(dá)利用基于雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),作為估計(jì)物體距離的基礎(chǔ),從而能夠在不考慮地形的情況下,進(jìn)行距離計(jì)算,能夠讓駕駛員依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出來的物體距離數(shù)值。

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  上圖中的綠色方框表示探測(cè)到的物體,方框中快速變化的數(shù)字代表車輛與被探測(cè)物體間的距離。探測(cè)物體不僅限于車輛,還能夠探測(cè)路上的行人,從而避免交通事故。英偉達(dá)的目標(biāo)是利用此種3D距離計(jì)算方法,為自動(dòng)巡航控制和自動(dòng)變道等任務(wù)提供支持。但是,現(xiàn)在還需要等到該技術(shù)成熟,提供完全可靠的結(jié)果,應(yīng)用于日常駕駛中。


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