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內(nèi)部車輛傳感器如何提高安全性?

作者:Dytran傳感器 發(fā)布時(shí)間:2022-07-21 15:52 瀏覽次數(shù):
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今天,我們聽說過自動駕駛汽車,但在各種現(xiàn)實(shí)世界條件下真正的自動駕駛?cè)孕瓒嗄陼r(shí)間。人類駕駛員仍然需要關(guān)注手邊的情況,車輛內(nèi)部似乎呈現(xiàn)出相對靜態(tài)的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,以供觀察。下文詳細(xì)介紹了內(nèi)部車輛感應(yīng)人工智能如何提高安全性?


內(nèi)部車輛感應(yīng)人工智能如何提高安全性?


內(nèi)部車輛傳感器如何提高安全性


挑戰(zhàn):不同的居住者和傳感條件


雖然與外部世界相比相對靜止,但車輛內(nèi)部條件仍然存在各種挑戰(zhàn)。一個(gè)人可能獨(dú)自駕駛汽車,或者幾個(gè)額外的乘客可能在汽車中,他們可能是男性或女性,大小范圍從小孩到100公斤的成人甚至更大。此外,人類的膚色范圍很廣,在不同的光照條件和溫度下可能會穿著不同的衣服和配飾,突然之間,這個(gè)“實(shí)驗(yàn)室環(huán)境”就變成了一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)。這還是在考慮一兩只家庭寵物、昨天后座上沒有清理的漢堡包裝紙,以及乘客座位上掉落的一兩部手機(jī)之前。


解決方案:傳感器融合和數(shù)據(jù)豐富


雖然一個(gè)傳感器系統(tǒng)可能擁有最好的眼球追蹤或其他技術(shù)優(yōu)點(diǎn),但作為一家人工智能軟件公司,反而專注于融合各種硬件傳感元件。因此,他們與各種硬件制造商合作開發(fā)傳感技術(shù),包括傳統(tǒng)的紅外(IR)現(xiàn)代紅、綠、藍(lán)以及紅外(RGBIR)傳感器、熱成像儀,甚至雷達(dá),以全面了解情況,并與各種處理器制造商合作運(yùn)行人工智能例程。這種傳感器融合,結(jié)合用于訓(xùn)練的極大數(shù)據(jù)集,意味著車輛的內(nèi)部空間可以準(zhǔn)確地解釋,就像人類結(jié)合視覺、聽覺、觸覺、嗅覺甚至味覺來執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)一樣。


除了運(yùn)行人工智能系統(tǒng)所需的原始計(jì)算能力之外,還必須考慮攝像機(jī)硬件、傳感器處理模塊和汽車的其他處理硬件之間的連接。隨著汽車電子產(chǎn)品的集成度越來越高,處理和提取這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽糠椒ㄗ兊梅浅V匾?/p>


制造的汽車種類繁多,這意味著可以輕松集成到汽車X、Y或Z中的組織良好的系統(tǒng)可以顯著降低開發(fā)成本和上市時(shí)間。


硬件創(chuàng)新:促進(jìn)軟件創(chuàng)新


在過去的幾十年里,我們目睹了計(jì)算能力和硬件創(chuàng)新的驚人爆炸。也就是說,軟件的創(chuàng)新周期自然比硬件的創(chuàng)新周期快得多,制造商經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己與軟件同行相比處于“追趕”模式。這也是特斯拉、蘋果和其他公司制造自己的人工智能硬件來迎合即將到來的軟件改進(jìn)的原因之一。


對于與各種現(xiàn)有硬件制造商合作的較小軟件/人工智能公司來說,除了擁有足夠的原始計(jì)算能力外,擁有與最新人工智能框架兼容的成熟軟件堆棧和軟件開發(fā)套件(SDK)非常重要??捎玫木幾g器應(yīng)該支持現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,具有成熟的軟件仿真器、模擬引擎和用于AI模型解析、修剪、量化和其他任務(wù)的相關(guān)工具。最后,支持傳感器融合任務(wù),如內(nèi)置的3D視差引擎、多攝像頭流功能、豐富的輸入/輸出(IO)接口等也非常有用。這使得人工智能和那些建立人工智能系統(tǒng)的人能夠在處理大量數(shù)據(jù)的同時(shí)消除噪音。


人工智能傳感器融合:汽車安全及更多


雖然這篇文章的重點(diǎn)是汽車內(nèi)部傳感,但更一般地說,在一系列應(yīng)用中,傳統(tǒng)的純視覺人工智能設(shè)置似乎是合理的選擇,但可能不足以滿足特定的用例。尤其是在安全關(guān)鍵的應(yīng)用中,在適當(dāng)?shù)恼彰骱推渌麠l件下大部分時(shí)間工作的視覺系統(tǒng)可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在這些情況下,增加額外的傳感能力——無論是第二個(gè)RGB可見光設(shè)備、紅外傳感器、雷達(dá),甚至是用于增強(qiáng)存在檢測的熱傳感器——都可能使AI能夠充分監(jiān)控和控制環(huán)境。


價(jià)值數(shù)十億元的公司可能有資源在內(nèi)部開發(fā)自己的芯片,但在其他情況下,更小、更靈活的人工智能公司可能是這項(xiàng)工作的合適人選。這里必須確定、開發(fā)和集成合適的硬件合作伙伴,為汽車和其他行業(yè)生產(chǎn)一體化產(chǎn)品??捎玫挠布蛙浖涌诠ぞ咴胶茫O(shè)置AI軟件就越容易,生產(chǎn)優(yōu)秀產(chǎn)品的速度就越快。有了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)、工具和人工智能訓(xùn)練,我們可以讓我們的世界對這些系統(tǒng)的用戶和整個(gè)社會來說更安全、更好。

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