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加州大學(xué)研究出新算法:讓智能汽車更精準(zhǔn)檢測(cè)行人

本文作者: 易建成 2016-02-15 21:53
導(dǎo)語(yǔ):汽車廠商對(duì)于汽車安全特別謹(jǐn)慎和保守的原因:任何技術(shù)都有其軟肋,沒有絕對(duì)完美的技術(shù)。

加州大學(xué)研究出新算法:讓智能汽車更精準(zhǔn)檢測(cè)行人

「目前國(guó)內(nèi) ADAS (高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))領(lǐng)域的短板是行人實(shí)時(shí)檢測(cè),識(shí)別率不到 70%,基本上還沒有進(jìn)入可商用的階段。主要原因是技術(shù)門檻較高,算法復(fù)雜?!箘?chuàng)來科技創(chuàng)始人陳茂告訴雷鋒網(wǎng),這家公司從事的是以汽車前裝為主的 ADAS 業(yè)務(wù)。

時(shí)至今日,汽車防碰撞系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的無(wú)人駕駛汽車依靠的是雷達(dá)等傳感器來檢測(cè)路上的行人。來自加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師則研發(fā)了一套基于視覺信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)探測(cè)的行人檢測(cè)系統(tǒng),這套視頻系統(tǒng)能使智能汽車更精準(zhǔn)檢測(cè)行人,成本也更加便宜。

基于視覺的汽車安全系統(tǒng)在應(yīng)用中仍然難以實(shí)現(xiàn),一方面,通過計(jì)算機(jī)視覺算法能快速檢測(cè)路上的行人,但是在區(qū)分行人和類似物體等復(fù)雜情況下,依然不夠成熟。另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)算法(又稱深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))仿照人腦行為,研究人員能夠訓(xùn)練出比之前方法更富辨別力,處理復(fù)雜的模式識(shí)別,但是在實(shí)時(shí)的行人檢測(cè)上處理的效率太慢。

加州大學(xué)圣地亞哥分校電氣工程教授 Nuno Vasconcelos 和他的團(tuán)隊(duì)研究的新算法,可以通過每秒 2 至 4 幀的速度,檢測(cè)行人的變化,有效避免行人突然停止移動(dòng)而出現(xiàn)的緊急剎車或造成意外事故。

這套系統(tǒng)的關(guān)鍵在于——可以識(shí)別更加復(fù)雜的路況。與其他類似的系統(tǒng)相比,該算法的系統(tǒng)出錯(cuò)率只有前者的一半,而且計(jì)算能力更加突出,能在遠(yuǎn)處對(duì)行人的移動(dòng)進(jìn)行預(yù)判。研究小組計(jì)劃未來讓系統(tǒng)變得更加實(shí)用:不僅應(yīng)用于車輛,還能應(yīng)用于機(jī)器人、安全攝像頭等設(shè)備。

「在此之前,沒有算法能夠在行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性和速度上做到優(yōu)化和平衡,我們通過新算法能得到更好的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的行人檢測(cè)結(jié)果?!筕asconcelos 說道。

在早期的分析中,新算法從相對(duì)簡(jiǎn)單的算法開始,過濾掉比如天空等非行人部分的圖像,然后進(jìn)行更為成熟的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,最后通過該算法來檢測(cè)物體的精度性和復(fù)雜性。

目前谷歌的無(wú)人駕駛汽車依靠的是雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器來探測(cè)路上的行人。如果去掉成本高昂的設(shè)備如激光雷達(dá)(成本 7 萬(wàn)美元,約合人民幣 40 萬(wàn) ),可使無(wú)人駕駛汽車成本下降,更早投入商用。

加州大學(xué)研究出新算法:讓智能汽車更精準(zhǔn)檢測(cè)行人

谷歌在去年便開始研發(fā)基于視頻的行人監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其采用的便是深度學(xué)習(xí)算法,能在 0.25 秒內(nèi)準(zhǔn)確識(shí)別路上的行人。在谷歌負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究科學(xué)家 Anelia Angelova 表示,「視覺信息相比雷達(dá)數(shù)據(jù),可以給車描摹一個(gè)更廣闊的視域,但是整個(gè)處理過程要慢一些。」因此傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在行人檢測(cè)場(chǎng)景的應(yīng)用,一直比較緩慢。

陳茂告訴雷鋒網(wǎng),行人識(shí)別的實(shí)現(xiàn)方式有很多種,當(dāng)前最流行的是深度學(xué)習(xí)。國(guó)外也有基于模式識(shí)別的算法,識(shí)別率在 85% 左右,而深度學(xué)習(xí)的識(shí)別率能做到 90% 以上,這也是當(dāng)前各公司追捧它的原因。對(duì)于在使用過程中存在少量的誤報(bào)或漏報(bào)等檢測(cè)失效的情況,則是因?yàn)槁窙r比如逆光刺眼、路面積水反光、車道標(biāo)線模糊等原因造成的。

所以汽車廠商對(duì)于汽車安全特別謹(jǐn)慎和保守:任何技術(shù)都有其軟肋,沒有絕對(duì)完美的技術(shù)?!缸孕旭{駛?cè)诤狭撕芏嗷パa(bǔ)的技術(shù),當(dāng)一種技術(shù)失靈時(shí)會(huì)啟用另外一種技術(shù)來檢測(cè)。汽車在技術(shù)上是有冗余和備份的。這是因?yàn)橐坏┏霈F(xiàn)任何事故,車主只會(huì)找汽車廠商,而不會(huì)找供應(yīng)商?!龟惷忉尩馈?/span>

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