我国成功研发智能辅助驾驶系统 准确率世界先进水平

26日，记者从中国航天科学技术研究院二系获悉，该系日前成功开发了基于深度学习的智能辅助驾驶系统。通过几厘米见方的嵌入式芯片，可以实现对环境的实时精确智能感知，在目标识别精度方面达到世界先进水平。公开数据显示，智能驾驶目标识别的准确率高达90.55%，但处理一张图片需要4秒。两个智能辅助驾驶系统的算法准确率为90.05%，处理一张图片只需0.03秒。目前，第二团队已经突破了包括多目标检测识别、驾驶区域分割、车道线检测等在内的一系列核心技术，在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。该团队负责人Micco表示，场景语义分割是让计算机理解它“看到”的图像代表什么，而深度神经网络可以通过自身学习来提取高级语义特征，从而消除背光、阳光、阴影、缺陷等因素对目标检测的干扰。Micco表示，团队的工作重点已转向“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”的工程化和产品化，并已与相关汽车工厂联合开展功能测试和量产试生产，预计今年年底将完成小规模量产。此外，该团队正在开发一种集成可见光、红外和毫米波雷达的新型智能传感器，以应对军车驾驶环境中光线复杂多变、夜间行进时无照明等特殊场景，满足军车全天候、全天候辅助驾驶的需要。团队在智能感知和智能决策方面积累的先进技术正在武器系统的目标检测识别和智能指控领域逐步发挥作用。26日，记者从中国航天科学技术研究院二系获悉，该系日前成功开发了基于深度学习的智能辅助驾驶系统。通过几厘米见方的嵌入式芯片，可以实现对环境的实时精确智能感知，在目标识别精度方面达到世界先进水平。公开数据显示，智能驾驶目标识别的准确率高达90.55%，但处理一张图片需要4秒。两个智能辅助驾驶系统的算法准确率为90.05%，处理一张图片只需0.03秒。目前，第二团队已经突破了包括多目标检测识别、驾驶区域分割、车道线检测等在内的一系列核心技术，在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。该团队负责人Micco表示，场景语义分割是让计算机理解它“看到”的图像代表什么，而深度神经网络可以通过自身学习来提取高级语义特征，从而消除背光、阳光、阴影、缺陷等因素对目标检测的干扰。Micco表示，团队的工作重点已转向“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”的工程化和产品化，并已与相关汽车工厂联合开展功能测试和量产试生产，预计今年年底将完成小规模量产。此外，该团队正在开发一种集成可见光、红外和毫米波雷达的新型智能传感器，以应对军车驾驶环境中光线复杂多变、夜间行进时无照明等特殊场景，满足军车全天候、全天候辅助驾驶的需要。团队在智能感知和智能决策方面积累的先进技术正在武器系统的目标检测识别和智能指控领域逐步发挥作用。

标签：

汽车资讯热门资讯