智能车灯新进展:机器学习识别周围环境两年内可量产:bb电子官网

时间:2022-09-17 00:26

本文摘要:在夜间行经时,为提升能见度,司机一般来说不会在弯道或过山路时关上远光灯,同时还要时刻打算着在会车时很快重开远光灯,防止影响对面行经车辆的驾驶员视线,因为就算是几秒钟也不会引发很大的安全隐患。杜克大学和昆山杜克大学电子与计算机工程学教授李昕博士坚信有更佳的解决方案。 “现代的汽车前灯某种程度只有一两个光源,而是最多有可能有数万个光源。我正在与业界厂商合作,研发智能汽车前灯,它可以分开掌控每一个像素,并通过辨识周围环境自动照耀车前的有所不同区域。”李昕教授说道。

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在夜间行经时,为提升能见度,司机一般来说不会在弯道或过山路时关上远光灯,同时还要时刻打算着在会车时很快重开远光灯,防止影响对面行经车辆的驾驶员视线,因为就算是几秒钟也不会引发很大的安全隐患。杜克大学和昆山杜克大学电子与计算机工程学教授李昕博士坚信有更佳的解决方案。

“现代的汽车前灯某种程度只有一两个光源,而是最多有可能有数万个光源。我正在与业界厂商合作,研发智能汽车前灯,它可以分开掌控每一个像素,并通过辨识周围环境自动照耀车前的有所不同区域。”李昕教授说道。例如,研发中的智能汽车前灯可以弱化指向对面行使车辆的透射,同时强化对前方路标的灯光。

这款智能前灯还可以观测到附近的行人,并通过引人注目表明他们的身体,以此来警告司机,同时还将防止光线必要照射他们的眼睛。研发智能汽车前灯的挑战不在于创立有所不同的灯光模式,而在于教会汽车如何自动识别周围环境,自己创立灯光模式。为了攻下这个难题,中国领先的汽车灯不具制造商华域视觉科技寻找李昕教授,期望需要通过机器学习研发智能车灯。

目前,许多汽车厂商都用于摄像头和机器学习来掌控自动驾驶车辆,所以在这个领域,早已有了很多的探寻。然而,机器学习算法必须大量的数据来自学,而许多为此创立的数据集和算法都仅有探讨于白天驾驶员。李昕教授认为:“我们的研发更加探讨于夜间驾驶员场景。

将机器学习用作智能前灯的夜间应用于更为艰难,因为灯光条件更差。这是一个独有的挑战,目前还没很好的解决方案。”李昕教授的业界合作伙伴希望搜集更好的夜间影像,以标示最重要的物体和人,如道路标志、行人和其他车辆等;李昕教授负责管理优化机器学习算法。

在车辆行经实践中,智能汽车前灯创立灯光模式必须动态号召并作出决策,所以研究人员必需自由选择适合的硬件并设计合适其架构的算法。昆山杜克大学的研究员冯欣博士也参予了该项目。目前,李昕教授和冯欣博士早已与华域视觉科技合作研发出有了样品。

虽然这个产品雏形有很多亮点,但是在月应用于前仍须要更进一步改良。“检测精确性十分最重要——在行经中无法漏掉任何物体或任何人,”李昕教授说道。“但这只是其中一个指标。

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另一个指标是动态号召。如果算法响应时间过于宽,那么它就不合适汽车行业。

从技术上谈,这是两个最不具挑战性的问题。”李昕教授期望在旋即的将来需要解决问题这两个问题,同时还在智能前灯上加到更好的功能。例如,智能汽车前灯可以用来展出最重要信息,例如,天气和道路状况、交通标志、导航系统方向,甚至是前灯光束覆盖面积区域内的车道。

该款智能前灯的其他先进设备之处还包括用于自动驾驶汽车最后有可能配有的替代传感器,如雷达和激光雷达。但目前,该产品仅有用于前向摄像头,以降低成本。在未来几年,预计汽车智能前灯会大量应用于普通车辆中,在数量上多达享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把第一代智能前灯产品推向市场,”李昕教授说道。“产品上市后,我们就可以取得更好的对系统和数据,以进一步提高精确性和响应时间,研发出有性能更为杰出的递归产品。


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