随着消费电子、汽车电子、工业控制等越来越多的应用引入人工智能,人工智能面临着前所未有的快速发展,深度学习、神经网络等技术迎来了发展高潮。
汽车行业是推动人工智能(ai)发展的重要行业之一,汽车正在变得越来越智能,但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标,他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合,但是有一点是明确的,那就是人工智能,尤其是神经网络将发挥重要作用。、
神经网络的作用是执行对于传统视觉或模式识别系统来说具有挑战性的任务。通过使每个神经网络各自不同,并针对特定任务进行设计,它可以更高效、更精确地执行任务。因此,神经网络可以在不同的输入模式下运行十到二十次,而不是用一组特定的参数只运行一次操作。这个想法是,通过所有这些不同的路径,选择的数量就会增加。当到了需要做出决策的时候,它已经从输入中提取了所有的信息。
以一个行人为例,汽车的车载摄像头和传感器可以记录行人是在行走或站立;神经网络可被用于绘制行人可能要走的路线,并计算车辆是否需要减速或快速制动。神经网络还可以观察同一幅图像并对其进行分割,从中挑选出其他物体,并应用目标识别技术来判断出它们是否代表了车辆需要注意的东西。所有这些都必须把车辆的位置以及它想要去的地方纳入考虑之中,如果车辆正在倒车,并检测到在车辆后面有障碍物,就需要迅速处理并进行刹车。
芯片解密小编了解到,高度自动化的车辆将比由人类驾驶的车辆更加安全,94%的事故是由人为失误造成的。基于ai的技术在响应能力和识别需要快速响应的威胁方面已经优于人类驾驶。世界各国正在朝着一个长期目标迈进,那就是让智慧城市拥有自动驾驶和高度自动化的车辆,并将其集成到覆盖整个城镇或城市的智能交通系统中。
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