Hever:打造出了一套使用深度学习提升安全性的车底检测系统

hever amir是计算机视觉技术初创公司uveye的联合创始人兼首席执行官。几年前,他曾开车进入政府机构,当时门口的保安跪下来仔细检查汽车底部,这让他意识到政府的安全检查流程中存在很大缺陷。
“他站起来后,我就问他在找什么”,hever说道,“保安特别诚实地说他在排查安全威胁,但是什么也没有找到。那时候我就意识到肉眼检查并非是对汽车进行安全检测的有效方式。”
之后hever组建了一支团队,并开始研究这一问题和可能的解决方案。他们于2016年在纽约成立了uveye,并最终打造出了一套使用深度学习提升安全性的车底检测系统。
uveye主要专注于研究各种各样的汽车底盘,以及汽车行驶几千英里后发生的种种变化。hever和他的团队明白,识别汽车底盘的异常现象并不容易。hever说:“我们也不知道要找什么,因为并没有任何标准能够对存在威胁的底盘进行界定。而且,威胁通常是隐藏着的。”
汽车结构图远远不够
uveye很快便发现,要检测底盘安全隐患,仅靠汽车制造商提供的底盘结构图远远不够。因为行驶了几千英里之后的底盘,与刚出厂的底盘大有不同。他们的解决办法是,开发用于无监督式学习的算法。无论隐藏得多深,汽车底盘情况如何,这种算法都有可能检测到威胁。
该公司租赁了数百辆状况不同的汽车,对汽车底盘进行扫描,生成了2d图片和3d模型。将生成的数据输入其深度学习模型中,该模型会映射所有部件的位置,然后分别分析每个部分,进而查找出异常现象。
这种解决方案可以检测到这些部件的变化、异常、或者usb硬盘般大小的外来物体的存在。也可以判断异常突出物究竟是一堆普通的雪或泥巴,还是为了掩盖某些东西的伪装。
uveye使用包含多个nvidia gpu的工作站来训练其模型。如果超出了其工作站的处理能力,他们也会使用amazon web services或microsoft azure上运行的基于云的gpu进行训练或进一步加速进程。
hever说,gpu和cuda并行计算模型的使用显著加快了公司的训练和开发进程,增强了系统生成结果的能力。
通过uveye的首个产品系列,消费者可以对各种汽车底盘异常现象、变动或外来物体进行自动扫描、检测和识别。uveye已将其安装于全球30多个地点。该系统可放置于地面上,扫描途经的汽车。这为保证系统的有效性提供了大量的测试数据。
hever说:“gpu让快速检测成为可能。在三秒内,我们的机器学习算法就可以检测出行驶中的汽车的异常现象。”
检测即服务
uveye正在变革汽车检测行业。其系统中的其他应用程序专注于安全性,对于该公司而言,国家安全是一个前景可观的市场。hever表示:“汽车的自动外部检查系统可以检测异常现象、变化、凹陷,并跟踪长期变化,人们对这种系统的需求非常大。”
除了底盘之外,该公司还利用算法分析其他汽车部件,对汽车进行全方位检测。hever说:“uveye的360度全方位系统可以检测到汽车裂缝、磨损以及各种各样的问题或损坏。”从汽车的销售和租赁到车队的管理和维修,确保汽车安全可靠运行涉及众多方面。hever从中看到了其公司“检测即服务”模式的无限机遇。
hever说:“我们将改变消费者和机构检测汽车的方式。”

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