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  制作自动驾驶轿车最困难的部分是保证车辆知道行人在做什么,以及他们即将做什么。Humanising Autonomy具有该范畴的特长,并期望成为全球以人为中心的计算机视觉体系的一部分。据媒体报道,该公司凭仗其AI体系优势,筹集了530万美元种子资金。该公司表明其AI体系体现优于人类,简直能够处理一切的轿车摄像头图画。

  Humanising Autonomy的技能是一套机器学习模块,用来辨认不同的行人行为,例如行人是否预备走到街上、他们是否留意到了轿车、是否与司机有目光沟通,以及是否正在打电话等。该公司将其模型的优势归功于两点。首要,是其数据源的多样性。该公司联合创始人兼首席执行官Maya Pindeus表明,“开始,咱们就从各种来历搜集数据,包含CCTV摄像头、各种分辨率的车载摄像头,以及自动驾驶轿车传感器。咱们还树立了数据伙伴关系,与不同的组织协作。因而咱们能够在不同的城市树立强壮的数据集,包含不同的摄像头类型、不同的分辨率等等。这对体系十分有利,所以体系适用于夜间环境,以及密歇根州多雨的状况等。”此外,Humanising Autonomy还获取并剖析意外事故印象,由于这些都是有用的比如,阐明自动驾驶体系或人类司机未能读取行人的目的。

  其次是该公司的模型具有模块化特性。它们并不是单一的模型,而是一组模型,能够依据自动驾驶主体或硬件需求,独自挑选和调整这些模型。Pindeus解说说,“例如,假如要知道行人在过马路时是否分神,人类会采纳许多举动进行判别。咱们有一切不同的模块,能够一同猜测一个人是否分神、是否面对危险等。这使得咱们能够依据不同的环境对其进行调整,例如伦敦和东京,人们在不同的环境里会有不同的行为。”Pindeus还表明,“别的是处理需求,自动驾驶轿车对GPU的要求十分高,咱们的模块能习惯不同的处理需求。模块与4级或5级自动驾驶车辆集成时,软件在规范的GPU上运转。与售后商场协作改造应用程序时,咱们的模型依然能够运转。因而咱们的体系能满意多个自动驾驶等级。”

  专心激光雷达和RGB摄像头的全栈传感公司需求完结几十项或几百项使命,包含目标特征辨认与追寻、留意标识、监测邻近和远处的轿车等。关于这些公司和制作商而言,Humanising Autonomy的功能性和高度特定解决方案或许更简略,而不是构建自己体系的或依靠更通用的目标盯梢。Pindeus指出,“与自动驾驶轿车毗连的职业也能够运用该体系。”库房和制作设备运用机器人和其他自动机器,假如它们知道周围的工人在做什么,作业功率将会更高。Humanising Autonomy体系只对需求从头练习的部分进行再练习,这比从头构建一个新体系所需的作业量更少。

  现在,该公司正与欧洲、美国以及日本的出行供货商协作,包含戴姆勒旗下的奔跑和空客。该公司正在进行一些事例研讨,展现其体系如安在各种状况下供给协助,包含在人行横道上提示车辆和行人留意对方,以及改善自动驾驶轿车途径规划。该体系还能够检查很多以往的视频,依据行人的数量和行为,对某个区域或一天中的某个时间段进行危险评价。Pindeus表明,这500万美元种子基金首要用于该产品的商业化。

(责任编辑:DF406)