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将深度学习融入ADAS,慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”

本文作者:张驰 2016-04-27 15:31
导语:慧眼科技提供的是全系列的驾驶辅助系统方案,包括基于深度学习的自动驾驶套件,及用于智能后视镜和行车记录仪的ADAS SDK。

将深度学习融入ADAS,慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”

雷锋网会于7月中旬在深圳发起一个人工智能相关的峰会,届时我们会发布一个年度Top 25人工智能项目榜单,目前,我们正在四处拜访人工智能领域相关的业者。最近关于无人驾驶这一块,我们拜访了若干公司,慧眼科技就是其中的一家。如果你也想挑战榜单中的公司,请联系zhangxian#leiphone.com。

能用到图像识别技术的,除了我们熟知的刷脸支付和门禁安防,还有无人驾驶。车载摄像头是ADAS(高级辅助驾驶系统)的重要部分,结合雷达、GPS等传感器,可以实现部分自动驾驶功能,如车道偏离预警,向前防碰撞,盲区检测等。

慧眼科技提供的是全系列的驾驶辅助系统方案,从基于深度学习的自动驾驶套件,到用于智能后视镜和行车记录仪的ADAS SDK。主要有前装和后装两类产品:

  • 对于价格要求没那么敏感的前装市场,提供基于深度学习的自适应图像识别技术软件,是深度学习在嵌入式的应用;

  • 后装市场,根据成本和功耗要求,提供非深度学习的图像处理技术,服务的产品有智能汽车后视镜和行车记录仪等。

一般而言,只有基于机器视觉和图像识别等人工智能技术的驾驶辅助,才配称为真正的ADAS。慧眼科技认为,自己的优势也在这里。创始人单霆早在2007年就创办了图像搜索引擎公司Imprezzeo,当时深度学习还没有如今这样流行,人工智能领域的主流技术还是SVM(支持向量机)和Boosting等。可以说他至少见证了两代技术的交替,对各自的优劣都有深刻理解。因此,针对不同的使用需求,慧眼也提供基于深度学习和传统技术的ADAS方案。

将深度学习融入ADAS,慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”

深度学习应用于ADAS领域是一种趋势,在特征不明显的物体检测和行人识别上有着显著优势,但缺点是成本高,往往需要运行在服务器上,而英伟达的PX2自动自动驾驶开发套件就在5000美元左右,这显然不是一般汽车厂商能接受的。

慧眼科技表示,他们将重型深度学习算法做到了足够“轻”,在嵌入式设备上进行了优化,适用于各类芯片。而且在高速行驶的汽车上,要求对图像数据做实时处理,所以要做到在端上进行图像处理。在对深度学习来说会起到关键作用的训练数据集上,慧眼科技表示,就像收集街景一样,他们也有几十辆汽车用于路面数据采集。

对于成本及功耗要求较高,无法使用深度学习的后装市场,慧眼提供的是传统技术方案。

上面说的都是技术,而将图像识别技术落成产品,更多问题会与工程有关,涉及到软硬件兼容,系统架构和对行业的认知。单霆认为,人工智能领域是一个容易讲故事,给人很高期待,产品却往往令人失望的领域。这就像我们经常讨论人工智能毁灭人类,却又吐槽Siri答非所问一样。找到合适的应用场景,并以工程化的方法将它实现,是解决人工智能技术瓶颈与市场期待之间落差的关键。

所以慧眼科技告诉雷锋网(公众号:雷锋网),他们会根据使用场景来确定使用的技术。他们目前使用的是单目摄像头,虽然较双目缺少图像深度信息,但ADAS(特别是前装市场)往往会结合雷达,所以辅助效果上差别不大,也能节省计算量。

在未来的产品规划上,慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”。汽车内部其它与图像识别相关的产品,如两侧的盲点摄像头,车内监控摄像头,都会有相应的方案出现;还可以通过图像识别的方式,了解司机的疲劳状况。

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