Perceptive Automata正在让自动驾驶汽车实现像人类一样的推理和判断.doc
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1、Perceptive Automata正在让自动驾驶汽车实现像人类一样的推理和判断来自哈佛大学的初创公司Perceptive Automata正在让自动驾驶汽车实现像人类一样的推理和判断。行人检测( Pedestrian Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。在过去的研究中,行人检测要解决的问题是:找出图像或视频帧中所有的行人,包括位置和大小,一般用矩形框表示,和人脸检测类似,这也是典型的目标检测问题。由于人的外观差异大,遮挡,复杂的背景以及行人的速度不同,给检测带来了很大的难度。再加上即使你成功检测到目标,无法预知行人的下一步动作,也同样会产生安全风险。近日,来自哈佛大学的
2、初创公司 Perceptive Automata 公布了他们最新的研究成果,他们通过深度学习将这种人类才有的直觉应用于自动驾驶汽车中。当人在驾驶过程中,你会通过行人的面部表情,肢体行为,对方手持物品等视觉线索,只需轻轻一瞥,就可以了解到一个人的很多信息。比如你可以判断正在过马路的行人是否已经疲惫、正在分心或是很匆忙,根据他的穿着打扮也可以看出他是下班回家还是去健身房。大脑非常擅长处理此类感知,以至于人类都很难意识到自己在做的这些判断。当无人驾驶的研发过程中,把行人的肢体语言或对方手持物品等视觉线索作为驾驶决策形成的重要信息,通过使用一些深度学习算法,使用真实世界的人类行为数据来训练算法,同时运
3、行这些算法以此来驱动汽车的 AI技术,汽车就能够更为全面地了解周围环境,从而增强安全性。有人会说“理都懂,然并卵”,然而 Perceptive Automata 的软件正在实现这项不可能完成的任务。Perceptive Automata的行人行为理解算法传统训练方法会使用一系列同一物体的图片,教会神经网络辨别该物体。例如,工程师会向深度学习算法展示数百万张救护车的图片,然后该软件就能够自主识别出救护车。Perceptive Automata 没有使用指向同一概念的多张图片进行训练,而是让数据可以用一幅图向神经网络传达一系列信息。通过结合面部表情与其他标志物(如某人正拿着咖啡或手机),该软件可以
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