识别：视觉系统算法
相关报告
- 2015-2019年中国温度传感器业兼并重组及投资建议研究分析报告(2014-10-29)
- 2015-2019年中国位移传感器企业拟IPO上市细分市场研究报告(2014-11-05)
- 2014-2018年中国ABS传感器行业市场深度剖析及投资前景趋势研究报告(2013-12-25)
- 2015-2019年中国电脑连接器企业拟IPO上市细分市场研究报告(2014-11-14)
- 2016-2022年中国光纤连接器区域行业市场调查研究及发展分析报告(2015-11-13)
- 2015-2019年中国刹车传感器业兼并重组及投资建议研究分析报告(2014-10-29)
- 2014-2018年中国光电传感器行业市场全面深度调查研究及投资研究报告(2014-04-03)
- 2015-2019年中国压力传感器企业拟IPO上市细分市场研究报告(2014-10-29)
- 2014-2018年中国液位传感器行业市场深度调查研究及投资前景咨询研究报告(2014-04-03)
- 2015-2020年中国汽车传感器行业市场调查研究及投资发展分析报告(2015-05-27)
智能汽车必须要识别交通标识，如限速牌、红绿灯。这些通过视觉系统完成，难点主要在实时性和准确性。要离线处理这些交通标志是很简单的，但是在无人车上需要能在有限的时间里识别出来，并且考虑道路中可能有的光线变化、遮挡等问题。与雷达系统相比较，视觉识别系统价格低廉，一辆车上可以安装多处，再加上最重要的识别算法就能初步的解决。
首先算法需要通过视觉信息检测到动态物体，包括汽车、人、自行车等等。谷歌汽车可以构建出如下图的动态模型出来。
GoogleCar视觉识别算法
然后再通过深度学习、机器学习的算法，对物体、人脸等进行有效的识别。但实际的路况相当复杂，可能有每秒运动六七米飞奔过来的孩子，还有可能有矮到人都很难发觉的小猫小狗，或者可能仅仅是空中飞过来几片树叶或者纸屑，恰巧被传感器识别到了，车要紧急刹车停止呢，还是直接开过去？对现在的深度学习、机器学习系统来说，这些细节都放进去，还比较困难，这也是未来智能汽车系统的核心技术。
还有一点，要想在算法方面有所突破，还需要大量的路测数据，这是产品研发和改进功能的重要基础，像过去AEB（自动紧急刹车）算法的开发，就以3万小时的路测数据作为基础。
本文地址：http://www.zwzyzx.com/show-333-203558-1.html
上一篇：感知：雷达惯导系统算法
相关资讯
- 车载终端商从后装市场入手抢占用户份额(2016-09-21)
- 山东企业首创电动汽车群智能充电系统(2016-03-25)
- 国内汽车饰件行业市场竞争格局(2015-06-18)
- 国内汽车离合器行业市场供给状况(2015-07-28)
- 全球汽车驾培服务行业的情况(2014-05-28)
- 全球汽车零部件行业发展概况及发展趋势(2014-12-10)
- 碳酸锂一周两次提价涨价后报价16.3万吨(2016-03-25)
- 感知层：“视觉系”与“雷达系”传感器各有所长(2016-04-22)
合作媒体
最新报告
定制出版
热门报告
免责声明
中为咨询所引述的资料是用于行业市场研究以及讨论和交流，并注明出处，部分内容是由相关机构提供。若有异议请及时联系本公司，我们将立即依据相关法律对文章进行删除或作相应处理。查看详细》》
