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深度学习助阵无人驾驶攻克三大识别技术
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2017-11-20
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深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。
现在介绍一下全球摄像头领域的巨擘，以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度学习的。 深度学习可以用于感知，识别周围环境，各种对车辆有用的信息；也可以用于决策，比如AlphaGo的走子网络（Policy Network），就是直接用DNN训练， 如何基于当前状态作出决策。
环境识别方面，mobileye把他们识别方面的工作主要分为三部分，物体识别，可行驶区域检测，行驶路径识别。
物体识别
一般的物体识别是这样子的：
有一个长方形框框能识别出来车在哪里，很好，很不错，但是Mobileye出来的是这样子的：
现在介绍一下全球摄像头领域的巨擘，以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度学习的。 深度学习可以用于感知，识别周围环境，各种对车辆有用的信息；也可以用于决策，比如AlphaGo的走子网络（Policy Network），就是直接用DNN训练， 如何基于当前状态作出决策。
环境识别方面，mobileye把他们识别方面的工作主要分为三部分，物体识别，可行驶区域检测，行驶路径识别。
物体识别
一般的物体识别是这样子的：
有一个长方形框框能识别出来车在哪里，很好，很不错，但是Mobileye出来的是这样子的：
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