記者26日從中國航天科工二院二部獲悉,該部近日成功研制“基於深度學習的智能輔助駕駛系統”,憑借方寸幾厘米大小的嵌入式芯片,可以實現對環境的實時准確智能感知,在目標識別准確率方面達到世界先進水平。
公開數據顯示,智能駕駛目標識別准確率最高為90.55%,但處理一幅圖片需要4秒﹔二部智能輔助駕駛系統的算法准確率為90.05%,處理一幅圖片卻隻需要0.03秒。
目前,二部團隊已突破一系列核心技術,包括多目標檢測與識別、可行駛區域分割、車道線檢測等,並在深度神經網絡壓縮、深度神經網絡編譯工具鏈和智能加速引擎等方面形成了技術壁壘。該團隊負責人郭睿表示,場景語義分割是讓計算機理解它“看”到的圖像代表什麼,而深度神經網絡可以通過學習自行提取高層語義特征,排除逆光、向光、陰影、缺損等因素對目標檢測的干擾。
郭睿表示,該團隊的工作重心已轉向“基於深度學習的智能輔助駕駛系統”工程化與產品化工作,並與相關汽車廠聯合開展功能測試與量產試制,預計將於今年年底完成小規模量產。
此外,該團隊正在研發融合可見光、紅外與毫米波雷達的新型智能傳感器,以應對軍用車輛駕駛環境中光線復雜多變、夜間行軍禁止照明等特殊場景,滿足軍用車輛全天時、全天候輔助駕駛的需求。該團隊在智能感知、智能決策等方面積累的先進技術,正逐步在武器系統的目標檢測與識別、智能指控等領域發揮作用。(王震 記者 付毅飛)