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1、基于深度學(xué)習(xí)的基于深度學(xué)習(xí)的CalmCar在嵌入式平臺的應(yīng)用在嵌入式平臺的應(yīng)用1.CalmCar技術(shù)技術(shù)深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域取得的最重要的突破之一,在當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了巨大的成功,各種基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用層出不窮。由于車輛行駛環(huán)境復(fù)雜多變,傳統(tǒng)視覺感知技術(shù)在檢測與識別精度方面不能滿足輔助駕駛的發(fā)展需求,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)則是彌補(bǔ)了這一缺憾,雖然相較于傳統(tǒng)視覺感知技術(shù)深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢很明顯,但是由于深度學(xué)習(xí)所需計(jì)算資源龐大,硬件要求高
2、導(dǎo)致如今的深度學(xué)習(xí)只能在云端提供服務(wù),對于實(shí)時性要求很高的輔助駕駛來說顯然不能接受。在國內(nèi)復(fù)雜的路況中各種雨天、霧霾天、下雪天以及沙塵暴屢見不鮮,路上的摩托車、電動自行車、行人、吊車以及拉貨卡車也是絡(luò)繹不絕,這些場景對于傳統(tǒng)視覺感知技術(shù)是一個難題,但是深度學(xué)習(xí)卻能毫無壓力的解決這個問題,深度學(xué)習(xí)模擬的是人類大腦的認(rèn)知過程。從下圖可以看出,相對于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺,深度學(xué)習(xí)在視覺感知精度方面有著巨大的優(yōu)勢以及潛力,當(dāng)樣本量足夠的話準(zhǔn)確率可以達(dá)
3、到99.99以上目前的深度學(xué)習(xí)大多使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvolutionalNeuralwks(CNN),一種包含大量卷積節(jié)點(diǎn)和更多層數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。上圖是針對多個平臺做的實(shí)驗(yàn)測評,其中GTX980是一塊高端GPU,另一塊則是嵌入式開發(fā)平臺JetsonTX1。在這兩個平臺上我們測試了包括CalmCar在內(nèi)的四種模型,在考慮到精度和效率問題CalmCar無疑是其中最優(yōu)秀的模型,能完全滿足在嵌入式開發(fā)平臺的實(shí)時應(yīng)用。CalmC
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