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| 行業新聞 |
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| 安防監控工程公司剖析人工智能賦予自動駕駛汽車直覺 |
| 添加日期：2018-12-3 17:01:30 編輯：力豐科技 來源：http://www.bhsrilankatours.com 閱讀次數：2849 |
安防監控工程公司表示在將來的智慧城市車聯網中，汽車將變得智能化，甚至會具有感知和直覺。通過技術先進的自動駕駛平臺，智能網聯汽車將實現這類性能。
自動化的直覺
只需輕輕一瞥，您就可以了解到一個人的很多信息。比如您可以判斷他是否已經疲憊、正在分心或是很匆忙，也可以看出他是下班回家還是去健身房。
不必神探福爾摩斯附體，您就可以迅速憑直覺做出這些判斷，因為我們的大腦就是這樣運作的。事實上，大腦非常擅長處理此類感知，以至于您都很難意識到自己在做出這些判斷。
自動駕駛汽車也有第六感？看這家初創公司如何為無人車賦予“直覺”。
安防監控公司稱來自哈佛大學的初創公司知覺自動化( Perceptive Automata)正努力通過深度學習將這種人類才有的直覺應用于自動駕駛汽車中。
肢體語言或對方手持物品等視覺線索可以為駕駛決策的形成提供重要信息。如果一個人一邊打電話一邊沖向馬路對面，那么您就可以得出結論：對方的注意力集中在別處，而不是在其周圍環境上。此時，您就需要謹慎行事。而如果一位行人站在人行橫道上左右張
望，那么您就知道，對方已經意識到其所處的環境并在留意過往車流。
“駕駛比解決物理問題更加復雜，”知覺自動化聯合創始人兼首席技術官山姆，安東尼說道，“除了識別出周圍的人和物體之外，您還要不停地判斷這些人的想法和意圖。”
開發自動駕駛汽車時，知覺自動化的軟件增加了一些深度學習算法，而訓練這些算法時使用的是真實世界的人類行為數據。通過同時運行這些算法以及驅動汽車的AI技術，汽車能夠更為全面地了解周圍環境，從而增強安全性。
敏銳的視角
為了幫助汽車理解外部環境，知覺自動化采用了一種獨特的方法來訓練深度學習算法。
傳統訓練方法會使用一系列同一物體的圖片，教會神經網絡辨別該物體。例如，工程師會向深度學習算法展示數百萬張救護車的圖片，然后該軟件就能夠自主識別出救護車。
知覺自動化沒有使用指向同一概念的多張圖片進行訓練，而是讓數據可以用一幅圖向神經網絡傳達一系列信息。通過結合面部表情與其他標志物（如某人正拿著咖啡或手機），該軟件可以推斷出行人的注意力集中在何處。
知覺自動化訓練的神經網絡可理解人類行為，從而實現安全的白動駕駛。
NVIDIA DRlVE的整體架構
借助NVIDIA DRIVE強大的性能以及節能的特性，知覺自動化的目標得以實現。這款車載深度學習平臺讓軟件可以分析一系列肢體語言標志，并推斷出行人的路線。該軟件可以對汽車視野內的一個人或整個人群連行計算，從而為道路上的每個人創造更安全的環境。
NVIDIA DRIVE是用于自動駕駛的可擴展平臺，已經形成了生態系統。該生態系統在自動駕駛的所有領域持續擴展，從自動駕駛出租車、貨車、到運載車輛，目前已有超過370家公司采用了DRIVE平臺。
DRIVE平臺中所涵蓋的安全冗余，比如其Drive OS操作系統能夠滿足汽車安全最高等級ASIL-D，這一切，都是為了保證在自動駕駛大面積落地前，將行業和5斤有交通參與者最關注的安全風險問題降到最低。
目前，基于英偉達的DRIVE結構，汽車廠商已經可以構建和部署具有功能安全性、并符合諸如IS0 26262等國際安全標準的自動駕駛乘用車和卡車。
英偉達公司CEO黃仁勛在發布時說：“安全性是自動駕駛汽車最重要的特性，NVIDIA的這一功能安全平臺是我們有史以來最重要的投資之一，它將成為助力汽車制造商將自動駕駛汽車推向市場的關鍵性因素。”
為了實現黃仁勛口中的“功能安全”，NVIDIA DRIVE必須從整體開發流程、硬件、軟件、算法等多個層面進行安全冗余的考慮，這幾塊領域的功能安全布局，也與DRIVE的整體架構相呼應。
以上文章來源于監控安裝公司力豐科技摘要分享。
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