该视频介绍了跟踪多个对象时出现的两个常见问题：数据关联和跟踪维护。我们介绍了解决这些问题的几种方法，并提供了解决所有多对象跟踪问题的一般方法。我们介绍了数据关联算法，例如全局最近邻（GNN）和联合概率数据关联（JPDA），并介绍了删除和创建轨道的标准。我们还将谈论门控筛选机制，以免浪费计算资源。在视频的结尾，我们展示了一个GNN和JPDA算法在两个紧邻的对象上运行的示例。

本视频为您介绍了9款最佳智能汽车配件：1- Owl(车载智能安全摄像头) ；2- Roav VIVA（支持alexa的2端口USB汽车充电器）；3- iOttie轻松一触无线（Qi快充车载支架)；4- ZUS智能车辆健康监测器；5- ZUS智能轮胎安全监测器；6- ZUS 无线智能备份摄像头；7- ZUS车钥匙仪；8- ZUS万能HD汽车音频适配器；9- CarWink（让你可以通过表情符号与其他司机交流的智能设备）。

我们已经看到Mobileye的自动驾驶汽车平台是如何应对耶路撒冷状况频发的混乱街道的。但它在慕尼黑的表现如何呢？正如你在这段视频中所看到的，我们正在开发自动驾驶汽车，以便能够应对截然不同的驾驶文化和环境。

天色已晚，漆黑一片，一辆自动驾驶汽车在一条狭窄的乡村道路上蜿蜒行驶。突然，三种危险同时出现。在无人驾驶的情况下，汽车使用了智能眼睛和传感器，可以在瞬间解决所有这些细节。这是怎么做到的呢？Sajan Saini解释了激光雷达和集成光子学技术如何使自动驾驶汽车成为现实。

除了摄像头和超声波传感器，雷达传感器是汽车工业中最常用的环境传感器。它们被广泛应用于许多领域，并将继续在高度自动化和自动驾驶领域发挥重要作用。dSPACE雷达测试台可对雷达传感器的空中激活进行简单和重复的测试。该工具链可以精确模拟复杂场景，验证自动驾驶功能。

通过博世的多摄像头系统，司机可以在泊车和开车时将注意力集中在正确的地方。该系统由四个近距离摄像头组成，可以捕捉到车辆周围的整个环境。超声波传感器可以测量与障碍物的距离。真实世界和虚拟世界在显示器上融合在一起。司机将他们的汽车视为一个详细的3D模型。车辆周围的环境以实时图像的形式呈现，这些图像被拼接在一起，产生了一幅没有干扰线的完美画面。

Mobileye联合创始人、董事长兼首席技术官Amnon Shashua教授在本次主题演讲中讨论了实现自动驾驶必须解决的三大技术支柱。此外，通过使用虚拟模拟，他揭示了实施案例。本视频是他在2017博世互联世界大会上的演讲要点。

自动驾驶汽车应该即将到来，对不对？ 好吧，不完全是。 每年，汽车公司都涌向CES（国际消费类电子产品博览会）和底特律车展，以炫耀其酷炫的自动驾驶汽车概念。虽然汽车无疑变得越来越智能，技术越来越棒，但是您能够购买自动驾驶汽车甚至乘车的那一天比您想象的要遥远得多。