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基于物理的雷达建模:提高安全性


自动驾驶正在给全球汽车行业带来革命。随着每一款新车型的推出,汽车都变得更加智能,能够更独立地对车道标志、路标、其他车辆和行人等外部信号做出反应。然而,通过人工智能制定正确的反应取决于汽车的感知系统的完美表现,包括雷达和自动驾驶系统。»阅读更多

通过精确的雾模型虚拟验证感知系统


在任何照明水平和天气条件下,摄像头都必须可靠地“看到”行人和其他物理物体,并从制动等关键系统触发适当的反应。这在雾天尤其具有挑战性,因为雾天会混淆视觉摄像机、雷达、激光雷达和其他传统传感器技术。热成像代表了一个潜在的解决方案,帮助…»阅读更多

面向ADAS实时部署的多任务网络剪枝与嵌入式优化


摘要:“基于摄像头的深度学习算法越来越多地用于自动驾驶系统的感知。然而,来自汽车行业的限制,通过将有限的计算资源强加于嵌入式系统,挑战了cnn的部署。在本文中,我们提出了一种将多任务CNN网络嵌入到商业样机上的方法。»阅读更多

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