计算机视觉使自动驾驶汽车智能化

了解汽车的进化过程是相当有趣的。1700年，我们有了蒸汽和电力驱动的汽车。19世纪后期，我们有了第一辆获得专利的汽油动力汽车。从那以后就再也没有回头。从一辆没有挡风玻璃和方向盘的汽车，我们现在有了一辆无人驾驶汽车!

自动驾驶汽车介绍

自动驾驶汽车的概念是由通用汽车(General Motors)1939年。这是一辆无线电控制的电动汽车。自那时起，自动驾驶汽车经历了彻底的转变，它是一辆自动驾驶汽车。自动驾驶汽车使用传感器、人工智能、雷达和摄像头的组合来操作，无需任何人为干预。这种类型的车辆仍处于发展阶段，因为有各种组件需要考虑，以确保其乘客的安全。

计算机视觉技术

根据研究人员和专业人士的说法，计算机视觉技术的加入可以使自动驾驶汽车对乘客安全。人们进行了各种各样的研究来检验它的可行性。计算机视觉是人工智能技术的核心。人工智能帮助计算机解码和理解从各种来源获得的视觉数据。它涉及使用人工智能算法的自动视觉理解。计算机视觉最好的例子是面部识别工具。在自动驾驶汽车中，它与传感器技术一起使用，以识别道路上的人、汽车和其他物体。

计算机视觉技术如何使自动驾驶汽车变得可靠和智能?

识别对象

道路上有各种各样的移动和静止的物体，如行人、其他车辆、交通灯等等。为了避免在驾驶时发生事故或碰撞，车辆需要识别各种物体。自动驾驶汽车使用传感器和摄像头来收集数据并制作3D地图。这有助于在驾驶时识别和检测道路上的物体，并确保乘客的安全。

3D地图制作

车上的摄像头可以实时捕捉图像。计算机视觉使用实时图像来创建3D地图。通过使用3D地图，自动驾驶汽车可以识别驾驶空间，实现无风险驾驶，并在预计碰撞的情况下选择替代路线。这使驾驶变得简单，对乘客来说没有事故发生。

安全气囊的展开

计算机视觉对周围环境的数据进行连续解码。它可以提前预测任何碰撞或可能发生的事故。万一发生不可避免的碰撞，它可以提前很长时间打开安全气囊，保护乘客。乘客的安全是头等大事，而计算机视觉的智能足以确保这一点。

汽车跟踪

计算机视觉使用边界盒滞留和复杂的算法来检测道路上的汽车是否与之前相同。这有助于跟踪和预测其他司机的行为模式，并确保驾驶安全。

车道线检测

在自动驾驶汽车的情况下，切割车道可能被证明是一场灾难。具有深度学习技术的计算机视觉使用分割技术来检测车道线，并在自动驾驶时保持在规定的车道上。它还可以检测道路上的弯道和转弯，为乘客提供安全的体验。

弱光模式行驶

光照条件会根据路线、地形和一天中的时间而有所不同。自动驾驶汽车需要在正常和弱光模式之间切换。在弱光条件下拍摄的图像通常是模糊的，使驾驶变得困难和不安全。计算机视觉及其算法可以识别低光条件，并在驾驶时调整到相同的状态。这是使用激光雷达和HDR传感器，FMCW雷达，SAR和热成像摄像机完成的。

培训数据

为了确保安全驾驶条件，自动驾驶汽车会捕捉有关位置、道路和交通状况、地形、该地区的人数等数据。这些数据集用于驾驶时的态势感知。同样的数据集对深度学习模型训练也很有用。例如，摄像头捕捉到的各个路口的交通信号图像被计算机视觉用于检查交通信号，同时训练深度学习模型。它还有助于识别和分类道路上的各种类型的物体。

结论

基于人工智能算法的计算机视觉是自动驾驶汽车的“眼睛”。计算机视觉的主要目标是确保乘客的安全，并提供顺畅的自动驾驶体验。这项技术还没有完善，因为需要修正的限制很少。但随着技术的进步，使用计算机视觉的智能可靠的自动驾驶汽车很快就会出现在道路上。

Aventior不仅为汽车行业提供一流的计算机视觉服务，还为医疗保健、生命科学、航空航天和制造业等其他领域提供一流的计算机视觉服务。