盡管技術(shù)進(jìn)步不斷加快，但自動(dòng)駕駛還不是 100% 可靠的。要達(dá)到(并超越)人類駕駛車輛的能力，仍然需要克服一些挑戰(zhàn)。

什么是計(jì)算機(jī)視覺?

計(jì)算機(jī)視覺涉及對(duì)物體的識(shí)別和通過特定相機(jī)對(duì)外界的分析。不久前，還無法想象計(jì)算機(jī)視覺可以應(yīng)用于汽車領(lǐng)域?，F(xiàn)在，它得到了人工智能這一強(qiáng)大的信息技術(shù)新支柱的支持。

計(jì)算機(jī)視覺有不同的用途，例如識(shí)別人、動(dòng)物和物體;了解障礙物的存在;識(shí)別道路標(biāo)志和交通信號(hào)燈;確定人員和車輛的方向;識(shí)別和讀取車輛牌照。這是一個(gè)極其關(guān)鍵的應(yīng)用程序，因?yàn)槿嗣P(guān)，必須避免最輕微的誤判。

教計(jì)算機(jī)看我們周圍的世界是一項(xiàng)復(fù)雜的挑戰(zhàn)。未來，車輛不僅將學(xué)會(huì)識(shí)別人的輪廓或無生命的障礙物，而且由于傳感器的高分辨率，它們將能夠識(shí)別人的臉。

對(duì)相機(jī)實(shí)時(shí)采集的圖像進(jìn)行處理是計(jì)算機(jī)視覺的核心要素，近年來取得了重大進(jìn)展。許多公司一直在開發(fā)專門用于圖像采集和智能處理的芯片，圖像是車輛駕駛決策系統(tǒng)的主要輸入。

例如，Arm 開發(fā)了 Mali-C71AE，這是一款用于多攝像頭汽車視覺系統(tǒng)的圖像信號(hào)處理器。應(yīng)用包括 360° 環(huán)視、物體檢測(cè)、車道定位、道路標(biāo)志識(shí)別、鏡子更換、倒車攝像頭和乘客監(jiān)控。Mali-C71AE 支持需要在 ADAS 應(yīng)用中達(dá)到 ISO 26262 ASIL B 診斷要求的視覺系統(tǒng)。

Ambarella 開發(fā)了 CVflow 芯片架構(gòu)，該架構(gòu)基于對(duì)核心計(jì)算機(jī)視覺算法的深刻理解。與通用 CPU 和 GPU 不同，這家總部位于加利福尼亞州圣克拉拉的公司聲稱其 CVflow 包括一個(gè)專用的視覺處理引擎，該引擎采用高級(jí)算法描述進(jìn)行編程，允許該架構(gòu)以極快的速度將性能擴(kuò)展到每秒數(shù)萬億次操作。低功耗。

情境意識(shí)

多年來，物體檢測(cè)芯片在計(jì)算能力、運(yùn)行速度和高分辨率圖像分析方面變得更加強(qiáng)大。高分辨率和靈敏度是汽車計(jì)算機(jī)視覺的兩個(gè)基本要素。

第一個(gè)可以更好地識(shí)別物體，而第二個(gè)可以在光線不足的情況下進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)防駕駛機(jī)器視覺的要求相當(dāng)高。其中之一是系統(tǒng)的快速響應(yīng)時(shí)間，它必須在幾毫秒內(nèi)接收和分析來自圖片的響應(yīng)。

今天，3D 視覺對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺來說無疑是有用的。通過分析 3D 圖像，系統(tǒng)可以檢測(cè)關(guān)于汽車軌跡、任何障礙物和其他車輛運(yùn)動(dòng)的可靠和精確的信息。一些類型的傳感器目前包括超聲波、激光、雷達(dá)、光、聲學(xué)和光學(xué)系統(tǒng)。未來，由于車對(duì)車系統(tǒng)允許汽車之間進(jìn)行智能交換，汽車將學(xué)會(huì)相互交流和交談。

人工智能系統(tǒng)通過復(fù)雜和快速的算法，可以識(shí)別汽車周圍的一切，這要?dú)w功于對(duì)不同類型傳感器網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)。

經(jīng)過深入分析，人工智能系統(tǒng)會(huì)發(fā)送并發(fā)出適當(dāng)?shù)拿睿源_保安全駕駛。換句話說，它計(jì)算巡航速度并為可能的緊急制動(dòng)準(zhǔn)備命令，或者確保汽車不超過速度限制。所有情況還必須通過視覺和聽覺警報(bào)傳達(dá)給駕駛員。