識別幾乎不可見的物體

處理信息的主要障礙是能夠獲得清晰且非常高分辨率的圖像。人眼可能是現存最復雜的攝像機，它能夠自動適應不同的光線和操作條件，結合高質量的光學器件，可以將極其詳細的信息發(fā)送到大腦。

技術正在取得巨大進步，但數碼攝像機需要很長時間才能匹配并超越人性提供的可能性。以下是一些以盡可能高的精度進行圖像處理的關鍵要素：

· 掃描和采集速度

· 非常高分辨率的相機

· 即使在不利的照明條件下也能獲得靈敏度

這些功能適用于自動化數字系統(tǒng)。為了改善所獲得的結果，在安全性方面也采用了更高分辨率和更遠距離的傳感器。

這些傳感器具有非常高的分辨率，相當于 2,000–3,000 行圖像，是迄今為止使用的傳統(tǒng)方法獲得的質量的 10 倍。這些傳感器收集的信息是可靠的，與現實世界的信息一致，同時不受任何外部干擾。

最近的進展有望走得更遠。研究人員嘗試了一種新方法來檢測道路上的元素，即使它們部分或完全隱藏在其他物體后面。使用神經網絡方法，系統(tǒng)可以通過僅分析可見部分來重建人和物體的隱藏部分。

普林斯頓大學的一個研究小組正在研究應用多普勒雷達來檢測和跟蹤隱藏物體，而韓國光州科技學院正在開發(fā)一種神經網絡，可以讓機器在自己的空間內管理被遮擋的物體.

這可能會讓位于“幾乎是人類”的傳感器，因為人腦可以重建障礙物的缺失部分，只觀察和分析一些可見元素并處理分層數據庫。在實踐中，這是一個真正的視覺演繹，可以實現 100% 的自動駕駛。

汽車中的人工智能：挑戰(zhàn)和解決方案

聚焦對象是圖像處理中最困難的任務之一。該系統(tǒng)必須處理連續(xù)移動的高分辨率圖像，距離和角度隨時間變化很大，光學條件會立即連續(xù)變化。

為了在所有安全方面模仿人類行為，需要解決幾個問題。例如，用于自動駕駛的人工智能仍然需要改進。這可能在未來使用量子計算機成為可能。

系統(tǒng)還需要具有更高速度、分辨率和靈敏度的精密、高性能傳感器才能獲得最高質量的圖像。如果在地平線上沒有非常復雜的光學和聲學傳感器以提高分辨率和范圍以獲取盡可能高質量的信息，那么這些改進將毫無用處。

收集的數據和信息是一項關鍵資產，必須用于填充龐大的數據庫。只有將不同要求以協(xié)同方式結合起來，才能實現人人安全駕駛。此外，為了盡可能接近理想的自動駕駛，需要多樣化的 360? 傳感器——光學、聲學、雷達和其他類型——來實現比人類更多的大量“感官”。

多虧了人工智能，最苛刻的動作，例如面部識別和動物、植物和物體的識別，應該會得到改善。遺傳算法，結合面部特征等要素的數學分析，可以為保障安全提供可靠的支持。一些研究正在通過步行方式和平均步幅來識別人。

還有其他有用的方面，例如駕駛輔助、在危險情況下提供幫助、檢查駕駛員是否容易入睡或根據駕駛員的駕駛風格調整駕駛室設置。通過實施高水平的預測性維護，人工智能還可以及早檢測發(fā)動機或車輛其他基本部件的可能故障。

結論

自動駕駛汽車的安全水平接近 100% 還需要一段時間。公司主要致力于盡可能提高道路安全性，并顯著增加自動駕駛模式的行駛公里數，并減少人類直接駕駛的公里數。

模仿人類駕駛員的行為是一項挑戰(zhàn)。幾年后，大多數車輛將連接到網絡，但根據研究人員的說法，要談論真正的自動駕駛，我們將不得不等待大約 20 年。即便如此，行業(yè)革命仍在進行中，由真正的 AI 管理的車輛將為人類提供全面服務。

自動駕駛汽車或自動駕駛汽車是汽車行業(yè)創(chuàng)新的關鍵驅動力，并具有增長潛力。傳感器將支持信息采集，但算法和系統(tǒng)管理方法對于執(zhí)行數據分析、處理和決策方面最苛刻的任務將更為重要。