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線上課堂|眾向科技田巖:智能駕駛中視覺技術瓶頸的思考和對策

發表時間:2018-07-31 08:37


信息來源:新智駕


新智駕按:7 月 25 日,新智駕會員計劃【大咖Live】第 10 期視覺感知專場,我們邀請到武漢眾向科技技術總監田巖博士,為大家帶了一場關于智能駕駛中的視覺計算問題的分享。本場分享的全文實錄已整理完畢,包括完整的 PPT 講解和后續的線上訪談內容都已更新到新智駕會員計劃官方頁面。各位會員可以前往查看,也歡迎更多對智能駕駛技術懷有興趣的同仁加入我們的會員計劃。


通過本次分享的全文實錄,你能了解到:

  • 眾向科技是一家什么樣的公司,其成立和發展的歷程如何?

  • 視覺技術應用到智能駕駛領域,其優勢和瓶頸是什么?

  • 以具體的開發經驗舉例,視覺技術應用在智能駕駛中要遇到哪些極端情形?

  • 眾向科技是如何去解決那些視覺技術應用中出現的難題?


1、田巖博士率先介紹了眾向科技的發展史。


眾向科技成立于 2015 年,起源于 2008 年成立的武漢大學無人駕駛團隊,目前公司主要關注機器視覺、機器人以及無人駕駛等技術的應用,在視覺的自動化識別、衛星定位跟蹤、智能交通、移動設備和軟件開發方面都具有業內領先的產品和技術研發能力。


公司擁有完全自主研發的無人駕駛系統,能夠提供業內領先的無人駕駛整體解決方案,以及 iSourRo 機器人等人工智能產品。目前,公司的產品已經在智慧城區、智慧社區、智慧交通和安防領域得到了廣泛應用。



目前眾向科技主要提供一套傳感器(包括激光雷達、攝像頭等)+地圖+ IAU 智能駕駛盒的自動駕駛方案,劍指 L4 級自動駕駛。


2、田巖博士最初關注遙感圖像處理,而后逐步拓展到自然場景下的圖像處理,包括靜態的視覺圖形處理,并且嘗試將其運用到無人駕駛中。


在他看來,視覺技術采用的傳感器的價格比較低廉,所以它的性價比是比較高的。同時眾向可以采取一些自動化的處理方法以及并行化的處理手段,能夠使得系統具備高度的自動化和實時性。另外,由于他們采用了深度學習的方法,所以其視覺系統擁有全天時、全天候適應性。


當然,他也指出了視覺技術應用在智能駕駛中要面臨的極端狀況,包括雨霧天氣、夜視環境,以及存在的各種各樣的遮擋情況。


另外,視覺技術的挑戰還在于很多不確定交通事件的發生。比如道路邊坡的垮塌、隧道內的煙火發生、市區內擁堵狀況、行人闖入車道以及前車發生碰撞。如果這些事件不能被及時的感知到,無人駕駛將面臨危險的處境。


視覺技術應用到智能駕駛中,還有很重要的一點是對深度信息的收集,包括前車速度和與自車的距離這些信息。


既然有這些問題和要求的存在,眾向科技是如何跨過這些挑戰的呢?各位不妨進入【新智駕會員計劃】查看全文實錄。


3、以下還有新智駕與田巖博士的線上對話節選,加入會員或購買本期【大咖Live】即可查閱完整版。


新智駕:現在智能駕駛領域是投資機構非常關心的賽道,目前眾向科技的融資情況如何?


田巖:陸續有很多投資人來公司進行調研和洽談,而且做了盡職調查。為了快速發展,我們也迫切需要借助資本的力量來加快布局和落地。我們預計融資 1000-2000 萬人民幣。


新智駕:你們會采用諸如 Mobileye、Minieye、中科慧眼這類公司的攝像頭視覺方案嗎?


田巖:沒有考慮過。因為我們的技術方案主要依托于普通的電子地圖,在一個就是視覺的感知技術,這二者是相互融合的,并不會采用純視覺的方案。


新智駕:現在你們的視覺算法實現的效果怎樣的?其采用的計算平臺是什么?包括芯片方面的選擇。


田巖:我們采用的視覺算法包括基于單目攝像頭的車道線檢測以及深度圖的獲取。前者可以實時運行于 ARM 架構的嵌入式平臺上,并且可以適應多種路面環境。對于深度圖的獲取我們可以利用 GPU 進行加速,在采用了英偉達的……


(未完待續)




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