深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理,也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理,但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性,深度学习能最大限度的发挥其优势。
现在介绍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学习的。 深度学习可以用于感知,识别周围环境,各种对车辆有用的信息;也可以用于决策,比如AlphaGo的走子网络(Policy Network),就是直接用DNN训练, 如何基于当前状态作出决策。
环境识别方面, mobileye把他们识别方面的工作主要分为三部分,物体识别,可行驶区域检测,行驶路径识别。
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物体识别
一般的物体识别是这样子的:

有一个长方形框框能识别出来车在哪里,很好,很不错,但是Mobileye出来的是这样子的:

本文介绍了深度学习在无人驾驶汽车领域的应用,包括物体识别、可行驶区域检测和行驶路径预测。以色列的mobileye公司利用深度学习实现精确的车辆检测和环境理解,解决了传统方法难以解决的问题,如区分马路和路肩、预测行驶路径等。
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