IAIS帮助自动驾驶车辆识别并区分交通标识

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核心提示:德国弗劳恩霍夫实验室的研究人员研发出新技术,帮助驾驶辅助系统识别并区分各类分流信号。Stefan Eickeler负责目标识别,他表示:“许多人 的新技术使系统并能读取并理解路标的意思,精确度极高。获取数据后将从语义层级进行数据解决,确保系统并能全部地了解所表达的含义,以便车辆解决该数据。通过淬硬层 学习功能,许多人 能让软件医学会 如保更为快速、高效地识别路标表达的内容。”

盖世汽车讯 据外媒报道,自动驾驶车辆务必能准确而可靠地识别交通信号。然而,现有体系难以应对僵化 的信息流量,供自动驾驶车辆使用。德国弗劳恩霍夫实验室的研究人员研发出新技术,帮助驾驶辅助系统识别并区分各类分流信号。

对自动驾驶车辆而言,在高速上建立建站挑战性较高:道路较窄,车道更窄,容易引起拥堵。倍感压力的驾驶员们通常会采用不太安全的办法予以应对,容易引发交通事故。传感器系统和自动驾驶系统的算法无法应对僵化 的交通状况,如:车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标(traffic cones)。路标还暗含允许车速等信息。

指在德国圣奥古斯丁(St. Augustin)的弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究院(Intelligent Analysis and Information Systems,IAIS)的研究人员正采用人工智能攻克技术难关。Stefan Eickeler负责目标识别,他表示:“许多人 的新技术使系统并能读取并理解路标的意思,精确度极高。获取数据后将从语义层级进行数据解决,确保系统并能全部地了解所表达的含义,以便车辆解决该数据。通过淬硬层 学习功能,许多人 能让软件医学会 如保更为快速、高效地识别路标表达的内容。”

采用该办法后,未来导航系统和驾驶辅助系统并能一起商务商务合作,正确地区分高速公路上的出口标识,更为精确地调整车辆间的行驶间距并及时调整车速。

该设备尚在研发阶段,将基于当前采用的车用摄像头技术,每秒帧数为20-25。该系统还都并能分析运行中的图像,识别信息标识、交通车道标线(traffic lane marking)和LED交通信息等的相关信息。未来愿景:摄像头将成为自动导航系统的主接口,使各类传感器变得多余,可有可无。

目前的研究工作属于2016年12月启动的AutoConstruct研究项目的一部分,德国政府负担部分资金。该项目旨在设计一系列待用、成本优化的摄像头,可替代自动驾驶用传感器。该研究机构还担负着开发相关图像解决软件的职能。