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汽车装“慧眼”行驶变“明白”

来源: 滨海时报  作者: 牛婧文  编辑:李彤  2017-09-19 08:52:00

内容提要:通过安装在汽车挡风玻璃上的摄像头就能够轻松判定车道线、行人及来往车辆的距离,并实时检测驾驶员是否存在疲劳驾驶情况,对潜在的危险发出预警等功能。


装在车头上的CalmCar系统

  通过安装在汽车挡风玻璃上的摄像头就能够轻松判定车道线、行人及来往车辆的距离,并实时检测驾驶员是否存在疲劳驾驶情况,对潜在的危险发出预警等功能。在高新区的国际创业中心里,一家名为恩泊泰(天津)科技有限公司的科技型企业将发展重心聚焦于人工智能在汽车领域的运用,并研发出了基于深度学习技术的智能车载视觉系统“CalmCar”。该系统作为新一代辅助驾驶(ADAS)、自动驾驶、无人驾驶的视觉前端,已受到投资界的广泛关注,公司于今年年初更是完成了数千万元的融资。

  车辆一露头就能检测到

  “在辅助驾驶、自动驾驶、无人驾驶领域,市场上较为传统的是模板匹配的技术方式。但传统的算法并不能检测到形变的物体,这是行业的瓶颈之一。”恩泊泰公司首席技术官谢晓靓解释道,当汽车转弯时,如果行人刚好进行下蹲的动作,这时候基于传统算法的智能车载视觉系统就会难以识别变形的行人。由于检测分析的误差,很可能会酿成交通事故。而这一点,正是CalmCar系统可以克服的。

  “追踪车辆与行人、估算车距、预测行人行为模式、侦测前车刹车灯和驾驶员疲劳驾驶情况等功能都可以通过CalmCar系统来实现。”谢晓靓告诉记者,深度学习技术能够将目标检测与跟踪、场景理解与分析等在车载视觉上的处理有效地组织起来,并形成整体的处理方案。他们把视觉传感器与深度学习技术在嵌入式系统中结合,使车载系统可以自动对车、人、物进行检测与跟踪、轨迹预测与分析,从而实现汽车的主动安全功能。因此,CalmCar智能车载视觉系统才能够让汽车“学会”识别新物体,全面感知复杂的路面情况并预测车辆行驶过程中的交通情况。

  当前,我国路面交通情况十分复杂,所以智能车载视觉系统在实际应用中需要积累大量的数据才能保证将功能发挥至最大化。为此,恩泊泰公司还组建了专业的标注团队,用以获得属于自己的样本大数据。通过对这些标注样本的深度学习,CalmCar系统对形变物体以及部分遮挡物体的识别精度大大增加。现在,该系统已经可以提供精准的轿车、公交车、行人等的检测,哪怕是只露出一个车头的车辆也能够实时地被检测出来,近处的检出率达95%以上。

  “机器视觉技术在国内市场上仍未成熟,旧的算法无法兼备速度与精度的特点。”恩泊泰公司相关负责人告诉记者,为了兼顾速度和精度的平衡,公司的研发团队紧跟学术界的前沿动态,自己开发了支持增量训练与并行计算的新算法,解决了大数据下的学习问题,且随着数据的增多,其性能越来越优异。

  创新技术与产业化接轨

  “在新兴的领域,创新就是不断试错的过程,由于缺少成熟的系统的理论支撑,一切都需自身慢慢摸索。”谢晓靓认为,现如今公司的发展大方向已经明确,但仍然有诸多细节有待突破和成熟。

  据了解,恩泊泰公司在创立早期曾从事于人脸识别的研究开发,并在澳大利亚开展过智能安保项目。作为一家研发机器视觉核心技术算法、软件、硬件系统的企业,该公司在兼顾技术创新研发的同时,也在积极寻求与产业接轨合作的途径。

  目前恩泊泰公司的CalmCar系统正在与一家世界级汽车电子零部件供应商联合定制开发、测试,并且与国内最大的通讯设备供应商合作开发ADAS、ITS的视频结构化算法、软件、硬件。同时,公司还为一家国家级汽车研究机构和一家国内顶级整车厂提供定制开发路况采集设备,并参与了首都机场基于TX1/TX2的安防应用。

  该公司负责人表示,为了能让车载设备具备智能、自动理解汽车周边的环境与情况,研发新一代车载智能视觉系统便成为了公司今年的工作重点。虽然距将新算法应用于终端产品还有很长一段路要走,但一直瞄准产业化目标毫不放弃。并且针对在新技术与产品结合时产生的诸多局限,技术团队已做出了积极探索并得到初步突破。

  “我们智能车载视觉系统的可视距离目标是90-120米。”谢晓靓对记者说,“举个例子,最早CalmCar系统上只能应用一个USB摄像头,但经过我们长时间的研究探索,现在已经能用到工业级的摄像头了,这在技术成果产业化领域是一个大突破。”

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