AI正在帮助汽车点坑洼

保持路况较好的标签将是自动驾驶汽车的关键。

不久,你的车可能是能够自动发现一个坑洞是矿井中似乎从未得到固定的道路。

现在,人工智能可以使汽车发现前方道路由于研究人员在土木工程和建筑技术的韩国研究所坑洞。

“可怜的路面状况造成显著的安全风险车辆的操作,尤其是在自主车辆的情况下,”研究人员在研究报告中写道,发表于电子产品。坑洞可能会导致驱动程序 - 或自驾车 - 到车辆不听使唤,造成人身伤害或死亡。

这意味着,养路费 - 这已经是许多社区欠佳 - 将会变得更加在未来更重要的,特别是如果我们曾经想要自动驾驶汽车卡车称霸街头。

坑洼的成本:坑洼不只是一个安全问题;约$ 3阿克塞尔历炼成本动因十亿每年在美国维修,AAA在2016年估计

可怜的路面上能对自主车尤其是有问题的。

坑洼加剧雨天,研究人员指出。极端天气,包括更重,更强烈的降雨,是气候变化的影响之一 - 首尔,例如,在2020年左右八月遭遇了创纪录的大洪水,我们很可能会看到随着时间的推移这种成本的增加。

点样损害:道路条件可以通过各种方法进行跟踪,包括振动传感器和激光扫描。但深入学习算法最近研究人员给出开始开发AI模式,可以帮助我们的汽车当场基于计算机视觉的坑洞等损坏马力。

使用图像模型可以与消费电子设备来完成,如智能手机,或者在这种情况下,汽车(但不是使用智能手机的同时,驾驶你的车!)。这使得照片为基础的系统,呼吁市政府目前已经依靠人们发现坑洼等问题。

但斑点在路上孔看似简单的任务是比你想象的计算机更复杂的问题。开放的道路是一个动态的环境,毕竟,当天气影响照明条件的道路上,但AI可能很差,甚至在道路上进行,它以前学过。亮度水平是特定的症结所在。

斑点在路上孔的看似简单的任务,是比你想象的计算机更复杂的问题。

为了帮助解决这个问题,研究人员运用一种叫做卷积神经网络,或CNN的AI模式。CNN的调整的传感器看到的图像的亮度图像打的说,AI“是的,这些都是坑洞。”

与CNN的武装,他们的AI不管照明的工作。

在韩国地方政府的驾驶技术,研究人员希望能够扩大在不久的将来这个数字。

“重要的是要保持良好状态,道路设施在自主车的时代即将到来,”首席研究员Seungki刘某说。

“这种基于人工智能技术将有效路面管理要容易得多。”

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