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剑桥大学研究新的图像分析系统以实现自动驾驶

剑桥大学研究新的图像分析系统以实现自动驾驶

  作为英国传统的两大顶级名校之一,剑桥大学的实力和在学术界的地位自然是不用多说的。在世界上大多数科技公司和汽车公司,甚至包括 MIT 等名校在内的多个不同机构都在致力于自动驾驶汽车研究的背景下,剑桥大学自然不会在这一领域闲下来,他们当然也希望有所建树。而现在,剑桥大学开创了一种新的图像分析模式,将帮助汽车实现——或者说与智能手机一起实现自动驾驶技术。

  其实,通俗点讲,剑桥在本次研究所希望做到的就是将一切复杂的东西简单化,毕竟很多时候,只有有些复杂的东西被变得简单了,才能够更加有效的去实现新的技术!

  目前来说,制约自动驾驶技术最关键的地方是什么?很显然,是因为汽车无法很好的像人那样自主的对路上所遇到的物体和一些情况及时的做出很好的判断。而如果将汽车需要判断的物体进行分类,使这一切变得更简单的话,就可以很好的解决这一问题。

  剑桥大学的理念是,将感应到的街景上的物体分为 12 类,并通过不同的颜色显示出来传给智能手机和汽车的自动驾驶系统当中,包括道路,街道标志,行人,骑单车的行人等等,这样一来,自动驾驶系统就可以更简单的进行判断并实现操作。目前来说,该系统对于街道上物体的判断正确率高达 90%,但是剑桥大学希望能够继续提高这个准确率,毕竟这是一件容不得马虎的事情。

  总体上来说,这项技术将能为自动驾驶技术带来质的改变,而对于很多人来说,汽车如果可以实现自动驾驶的话,想必都是一件非常不错的事情。

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