导航切换
我的
导航切换
专业
搜索
节目
画面
研报
注册/登录
个性定制
|
内容总结
章节片段
字幕全文
思维导图
深度学习
追问
拖动时间轴点击获取起止时间码,截取片段时长
不能超过
5分钟
×
点击获取
开始时间:
点击获取
结束时间:
保存片段标题:
保存
|
分享
QQ好友
QQ空间
页面地址:
复制
复制链接给好友,分享精彩视频
扫一扫手机观看&分享
对不起,您不在IP段范围内,无法观看
1848 播放
收藏
片段保存及分享
播放有问题?
请戳这里
博世多摄像头系统
时长:4 分钟
类别:汽车智能技术
简介: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。
标签:
教学
汽车智能技术
博世
相关视频:
自动驾驶汽车(CAV)技术
随着技术的进步和更多地融入我们的生活,它也在进一步融入我们的个人交通工具和交通系统。佛罗里达交通部和佛罗里达收费公路认识到,自动车辆技术在帮助减少交通拥堵和提高道路安全方面拥有前所未有的机遇。
博世多摄像头系统
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。
人工智能如何推动自动驾驶
人工智能在冲击着汽车产业,而所有主要汽车厂商正在利用其资源和技术尽力对应。具有人工智能的设备的好处在于它尝试从传感器输入的真实声音和图像进行学习。同样的情况下,智能应用到汽车技术。自动驾驶的新时代开始了。“在人工智能和深度学习的帮助下,我们可以把汽车变成我们的副驾驶,”英伟达首席执行官黄仁勋表示。
传感器融合和跟踪6:轨迹融合
深入了解轨迹级融合(或轨迹融合),需要它的跟踪情况类型以及与此相关的一些挑战。您将看到两种不同的跟踪架构——轨到轨融合和中央级跟踪,并了解选择一种架构而不是另一种架构的好处。
Mobileye自动驾驶的深度神经网络
在麻省理工学院的演讲中,Mobileye的联合创始人Amnon Shashua展示了一系列目前正由Mobileye实时计算机视觉系统解决的计算机视觉问题。这些系统是基于图像的,不需要昂贵的3D传感器,比如常见的自动驾驶汽车上的传感器。他展示了实时车道检测、行人检测、动物检测和路面检测的视频。
英伟达AI汽车演示
与操作自动驾驶汽车的惯用方法不同,我们没有在这款汽车上编写任何明确的物体检测、映射、路径规划或控制组件的程序。相反,汽车可以通过观察人类驾驶员,自行学习创建驾驶所需的所有必要内部表征。汽车也学习概括其驾驶行为。这段视频中有一段视频显示,一辆仅在加州道路上训练过的汽车成功地在新泽西州实现自动驾驶。
博世侧视辅助系统 - 盯住盲区
博世推出了新的侧视辅助系统,这是世界上第一个用于监测盲区的超声波系统。大多数司机都很熟悉这个危险的情况:换车道时,你打开转向灯,看一下后视镜和外镜,甚至可能只是瞥了一眼左肩——结果却发现,当你向左移时,一个刺耳的喇叭声让你吓了一跳。在这种危急情况下,博世的侧视辅助系统可以有效地向驾驶员发出警报,提醒他们从盲区接近的车辆。
特斯拉与Mobileye的全自动驾驶之战
与特斯拉相比,Mobileye在全自动驾驶(即无人驾驶)方面表现如何?硬件比较起来怎么样?软件怎么样?这两家公司在理念和决策上有何不同?它们都使用深度神经网络、机器学习、人工智能、大数据和数百万辆汽车来训练它们的模型吗?观看本视频并找出答案!
观看记录: