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杜克大学研发智能车头灯 机器学习提升其自动识别能力

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-10-26  来源:腾讯科技  作者:工控网  浏览次数:21
     据外媒报道,杜克大学的工程师助力车头灯研发,希望该产品能够自动识别车辆的周边环境,有选择性地照亮重要目标物并将道路情况显示在车载显示屏上。
    杜克大学兼杜克昆山大学的电气化与计算机工程系教授表示:“现代的车头灯并非仅含1-2个灯泡。恰恰相反,有上百万个灯泡。本人与业内伙伴方开展合作,旨在研发一款智能车头灯。在识别车辆的周边环境后,该智能车头灯可独立控制各像素(pixel),并自动点亮车辆前方的不同区域。”
    技术难点不在于车头灯的光照方式,而在于其自动识别功能。华域视觉科技(上海)有限公司(HASCOVisionTechnology)正参与该项目合作,旨在利用机器学习技术来解决这类问题。
    为实现实时决策能力,研究人员务必选择正确的硬件并设计相应的算法,与该硬件架构相匹配。杜克大学的两名科研人员合力作了一段技术演示,但在实际应用前,还需要进行相关调整。
    探查精度是非常重要的性能要求,同时也是面临的一大挑战,实时响应也是需克服的难点。若算法的响应时间过长,实用性就很差。从技术上讲,这是两类技术难题。
    但研究人员预计,在不远的将来,该难题将被攻克,并新增一些花哨的功能(bellsandwhistles)。该项目还将为该款智能车头灯提供投影功能,旨在用车头灯光束来投射天气及路况信息、交通表示、导航方位及驾驶车道。
    未来还可能利用替代性传感器,但自动驾驶车辆最终可能会选择雷达与激光雷达这两大类传感器。在此之前,该项目目前只采用了前视摄像头(forward-facingcameras),旨在降低成本。未来数年内,消费者可能会看到更为智能的车头灯。
    据研究人员透露,初代智能车头灯或在两年内上市。当该产品被用于上路车辆后,研究人员将获得更多的反馈及数据,以便进一步提升产品的探查精度及响应时间,助力未来的产品迭代。
 
 
 
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