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机器视觉检测设备在自动驾驶领域中的应用

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机器视觉检测设备在自动驾驶领域中的应用

发布日期:2020-01-04 作者: 点击:

  现在轿车行业正在阅历着一场巨大的革新,前不久,深圳已经有自动驾驶的公交车了,其自动驾驶的原理便是使用机器视觉检测,跟着技能的开展,未来10年的变化将超越曩昔50年的开展。其中最大的一个改变便是半自动和全自动车辆,也便是咱们常说的自动驾驶轿车。革新的程度仍然取决于每个人知道的程度,自动驾驶轿车会是轿车行业的最大破坏者吗?还是轿车行业革新过程中一个要害的节点?

  自动驾驶轿车的开展是循序渐进的,咱们需要不断到达各种阶段或许里程碑。可是现在咱们能够预测到这个开展轨迹是2016年的辅佐驾驶、2021年自动驾驶、2025年全自动轿车的呈现。

  机器视觉处理关于自动驾驶轿车的重要性

  机器视觉处理多年来一向存在于卷积神经网络的使用中,这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。关于场景的剖析CNN是非常高效的,能够分辨出很多对象如轿车、人、动物、路途标志、路途交叉点、路旁边标志(物体),能够确认场景中的相关实际对象。所有这些操作都是实时的,只需传感器部分设置完成后,后续的交融/决议计划操作就会发生。无论是一个还是所有传感器(LIDAR(激光探测与测量)、雷达、摄像头、红外传感器)的输入数据有所改变,体系就会马上做出最佳的决议计划。比如刹车的场景(远超越驾驶员的反应时间),轿车自动驾驶体系会马上剖析距离、感应速度,做出刹车操作的反应时间是任何人为操作所不能及的。

  CNN的网络部分是由很多“层”来组成的,将图像辨认的问题进行分解——从边缘、旮旯、圆圈的查找逐渐能够区分路途标志,进而能够辨认路途标志的意思。为了能够让这个网络正常工作需要阅历一系列的练习阶段,输入大量相关图像的数据集,这样CNN才能够学习区分各种物体。经过数据集的学习这个网络会设置不同的权重。练习过程归于计算密集型操作,可能会持续数个小时或许几天。

  即便这个网络体系布置在轿车上了,它也是会不断的进行练习推理,这样能够让网络学习不同的实时场景,更新权重系数,提供愈加精确的决议计划。经过练习掌握了大量的标志辨认,CNN能够提取出有用的信息并反馈给决议计划层,这样从LIDAR、雷达和摄像头输入的传感器数据能够完成交融和场景剖析,最终让轿车做出正确的反应,这一列的决议计划能够显示在轿车的显示屏上或许对轿车操作进行实际的干涉,比如刹车或许变道。


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