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                  智能驾驶中视觉技术瓶颈的思考和对策
                  10年自动驾驶研究经验,AI应用专家
                  市场热线 : 027-86637917

                  线上课堂|众向科技田岩:智能驾驶中视觉技术瓶颈的思考和对策

                  发表时间:2018-07-31 08:37


                  信息来源:新智驾


                  新智驾按:7 月 25 日,新智驾会员计划【大咖Live】第 10 期视觉感知专场,我们邀请到武汉众向科技技术总监田岩博士,为大家带了一场关于智能驾驶中的视觉计算问题的分享。本场分享的全文实录已整理完毕,包括完整的 PPT 讲解和后续的线上访谈内容都已更新到新智驾会员计划官方页面。各位会员可以前往查看,也欢迎更多对智能驾驶技术怀有兴趣的同仁加入我们的会员计划。


                  通过本次分享的全文实录,你能了解到:

                  • 众向科技是一家什么样的公司,其成立和发展的历程如何?

                  • 视觉技术应用到智能驾驶领域,其优势和瓶颈是什么?

                  • 以具体的开发经验举例,视觉技术应用在智能驾驶中要遇到哪些极端情形?

                  • 众向科技是如何去解决那些视觉技术应用中出现的难题?


                  1、田岩博士率先介绍了众向科技的发展史。


                  众向科技成立于 2015 年,起源于 2008 年成立的武汉大学无人驾驶团队,目前公司主要关注机器视觉、机器人以及无人驾驶等技术的应用,在视觉的自动化识别、卫星定位跟踪、智能交通、移动设备和软件开发方面都具有业内领先的产品和技术研发能力。


                  公司拥有完全自主研发的无人驾驶系统,能够提供业内领先的无人驾驶整体解决方案,以及 iSourRo 机器人等人工智能产品。目前,公司的产品已经在智慧城区、智慧社区、智慧交通和安防领域得到了广泛应用。



                  目前众向科技主要提供一套传感器(包括激光雷达、摄像头等)+地图+ IAU 智能驾驶盒的自动驾驶方案,剑指 L4 级自动驾驶。


                  2、田岩博士最初关注遥感图像处理,而后逐步拓展到自然场景下的图像处理,包括静态的视觉图形处理,并且尝试将其运用到无人驾驶中。


                  在他看来,视觉技术采用的传感器的价格比较低廉,所以它的性价比是比较高的。同时众向可以采取一些自动化的处理方法以及并行化的处理手段,能够使得系统具备高度的自动化和实时性。另外,由于他们采用了深度学习的方法,所以其视觉系统拥有全天时、全天候适应性。


                  当然,他也指出了视觉技术应用在智能驾驶中要面临的极端状况,包括雨雾天气、夜视环境,以及存在的各种各样的遮挡情况。


                  另外,视觉技术的挑战还在于很多不确定交通事件的发生。比如道路边坡的垮塌、隧道内的烟火发生、市区内拥堵状况、行人闯入车道以及前车发生碰撞。如果这些事件不能被及时的感知到,无人驾驶将面临危险的处境。


                  视觉技术应用到智能驾驶中,还有很重要的一点是对深度信息的收集,包括前车速度和与自车的距离这些信息。


                  既然有这些问题和要求的存在,众向科技是如何跨过这些挑战的呢?各位不妨进入【新智驾会员计划】查看全文实录。


                  3、以下还有新智驾与田岩博士的线上对话节选,加入会员或购买本期【大咖Live】即可查阅完整版。


                  新智驾:现在智能驾驶领域是投资机构非常关心的赛道,目前众向科技的融资情况如何?


                  田岩:陆续有很多投资人来公司进行调研和洽谈,而且做了尽职调查。为了快速发展,我们也迫切需要借助资本的力量来加快布局和落地。我们预计融资 1000-2000 万人民币。


                  新智驾:你们会采用诸如 Mobileye、Minieye、中科慧眼这类公司的摄像头视觉方案吗?


                  田岩:没有考虑过。因为我们的技术方案主要依托于普通的电子地图,在一个就是视觉的感知技术,这二者是相互融合的,并不会采用纯视觉的方案。


                  新智驾:现在你们的视觉算法实现的效果怎样的?其采用的计算平台是什么?包括芯片方面的选择。


                  田岩:我们采用的视觉算法包括基于单目摄像头的车道线检测以及深度图的获取。前者可以实时运行于 ARM 架构的嵌入式平台上,并且可以适应多种路面环境。对于深度图的获取我们可以利用 GPU 进行加速,在采用了英伟达的……


                  (未完待续)




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