众向科技田岩:智能驾驶中视觉技术瓶颈的思考和对策

雷锋网新智驾按:7 月 25 日,新智驾会员计划【大咖Live】第 10 期视觉感知专场,我们邀请到武汉众向科技技术总监田岩博士,为大家带了一场关于智能驾驶中的视觉计算问题的分享。本场分享的全文实录已整理完毕,包括完整的 PPT 讲解和后续的线上访谈内容都已更新到【新智驾会员计划】官方页面。各位会员可以前往查看,也欢迎更多对智能驾驶技术怀有兴趣的同仁加入我们的会员计划。

通过本次分享的全文实录,你能了解到:

众向科技是一家什么样的公司,其成立和发展的历程如何?

视觉技术应用到智能驾驶领域,其优势和瓶颈是什么?

以具体的开发经验举例,视觉技术应用在智能驾驶中要遇到哪些极端情形?

众向科技是如何去解决那些视觉技术应用中出现的难题?

1、

田岩博士率先介绍了众向科技的发展史。

众向科技成立于 2015 年,起源于 2008 年成立的武汉大学无人驾驶团队,目前公司主要关注机器视觉、机器人以及无人驾驶等技术的应用,在视觉的自动化识别、卫星定位跟踪、智能交通、移动设备和软件开发方面都具有业内领先的产品和技术研发能力。

公司拥有完全自主研发的无人驾驶系统,能够提供业内领先的无人驾驶整体解决方案,以及 iSourRo 机器人等人工智能产品。目前,公司的产品已经在智慧城区、智慧社区、智慧交通和安防领域得到了广泛应用。

目前众向科技主要提供一套传感器(包括激光雷达、摄像头等)+地图+ IAU 智能驾驶盒的自动驾驶方案,剑指 L4 级自动驾驶。

2、

田岩博士最初关注遥感图像处理,而后逐步拓展到自然场景下的图像处理,包括静态的视觉图形处理,并且尝试将其运用到无人驾驶中。

在他看来,视觉技术采用的传感器的价格比较低廉,所以它的性价比是比较高的。同时众向可以采取一些自动化的处理方法以及并行化的处理手段,能够使得系统具备高度的自动化和实时性。另外,由于他们采用了深度学习的方法,所以其视觉系统拥有全天时、全天候适应性。

当然,他也指出了视觉技术应用在智能驾驶中要面临的极端状况,包括雨雾天气、夜视环境,以及存在的各种各样的遮挡情况。

另外,视觉技术的挑战还在于很多不确定交通事件的发生。比如道路边坡的垮塌、隧道内的烟火发生、市区内拥堵状况、行人闯入车道以及前车发生碰撞。如果这些事件不能被及时的感知到,无人驾驶将面临危险的处境。

视觉技术应用到智能驾驶中,还有很重要的一点是对深度信息的收集,包括前车速度和与自车的距离这些信息。

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