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自动驾驶汽车将更智能可识别和预测行行人动作

本文摘要:据了解,汽车根据监控摄像头、毫米波雷达和卫星导航系统搜集到的数据信息,能够使研究工作人员可以捕获人类活动的视频短片,随后在三维电子计算机仿真模拟中重现他们。在这个基础上,专家造就了一个“运动生理学启迪下的循环系统神经元网络”,用以对人们健身运动开展归类。据研究工作人员称,她们根据利用循环系统神经元网络预测分析间距汽车约50码处的一个或好多个路人的姿势以及将来部位,该互联网等同于一个大城市交叉口的经营规模。

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据了解,汽车根据监控摄像头、毫米波雷达和卫星导航系统搜集到的数据信息,能够使研究工作人员可以捕获人类活动的视频短片,随后在三维电子计算机仿真模拟中重现他们。在这个基础上,专家造就了一个“运动生理学启迪下的循环系统神经元网络”,用以对人们健身运动开展归类。据研究工作人员称,她们根据利用循环系统神经元网络预测分析间距汽车约50码处的一个或好多个路人的姿势以及将来部位,该互联网等同于一个大城市交叉口的经营规模。汽车要想有着必需的预测分析能力,必须利用循环系统神经元网络深层次研究人们姿势关键点,在其中包含人们体态的节奏感、四肢的镜像系统对称,及其行走时脚的部位对身体可靠性的危害。

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密歇根大学机械自动化终身教授RamVasudevan说:“先前在这里一行业的研究一般只关心静态数据图象,并不关心大家怎样在三维空间中健身运动。殊不知,假如这种汽车要在现实世界中运行和互动交流,大家必须保证 对路人地理位置的预测分析与车子的下一步迈向不一致。路人的姿势和她们眺望的地区能够对你说她们的专注力水准水平,也可以对你说她们下一步将要干什么。

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”绝大多数将无人驾驶技术性提高至现阶段水准的深度学习优化算法,都涉及到二维图象—即静态数据照片。假如一台电脑上展现了数千万张的停车标志照片,最后它将可以在现实世界中即时鉴别出停车标志。殊不知,根据利用运作几秒的视频短片,系统软件能够研究视频短片的上半部分来开展预测分析,随后用下半一部分来认证精确性。最后,研究结果显示,这类新系统提高了自动驾驶汽车预知未来最有可能产生状况的能力,有益于提升 无人驾驶汽车的安全系数。


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