對(duì)環(huán)境和擁堵產(chǎn)生積極影響。市場(chǎng)調(diào)研公司ABI Research預(yù)測(cè)：到2030年，道路上四分之一的汽車將會(huì)是自動(dòng)駕駛汽車。行業(yè)專家已經(jīng)為自動(dòng)駕駛的發(fā)展定義了五個(gè)級(jí)別。 每個(gè)級(jí)別分別描述了汽車從駕駛
2019-08-07 07:13:15
互相糾正以達(dá)到更精準(zhǔn)的效果。隨著自動(dòng)駕駛的發(fā)展，定位技術(shù)也一定會(huì)不斷優(yōu)化。一般來講，自動(dòng)駕駛實(shí)際包含三個(gè)問題：一是我在哪？二是我要去哪？三是如何去？能完整解決這三個(gè)問題就是真正的自動(dòng)駕駛。定位技術(shù)就是
2019-05-09 04:41:09
的帶寬有了更高的要求。從而使用以太網(wǎng)技術(shù)及中央域控制(Domain)和區(qū)域控制(Zonal)架構(gòu)是下一代車載網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。然而對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，涉及到感知、規(guī)劃、執(zhí)行三個(gè)層面。由于車輛行...
2021-09-03 08:31:28
傳統(tǒng)汽車廠商更趨向于通過技術(shù)的不斷積累，場(chǎng)景的不斷豐富，逐步從輔助駕駛過渡到半自動(dòng)駕駛，進(jìn)而在將來最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛;某些高科技公司則希望通過各種外部傳感器實(shí)時(shí)采集海量數(shù)據(jù)，處理器經(jīng)過數(shù)據(jù)分析然后
2017-06-08 15:25:32
自動(dòng)駕駛面臨的主要挑戰(zhàn)是基于圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)能力?！ ±碚撋?，基于圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓
汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，但在實(shí)際技術(shù)
發(fā)展方面，仍有很多問題無法解決。例如現(xiàn)在特斯拉的輔助
駕駛只能在高速公路上使用，因?yàn)樵诜?/div>
2016-07-21 09:00:38
隨著高精度傳感、自動(dòng)化、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，預(yù)計(jì)到2021年市場(chǎng)上會(huì)出現(xiàn)第一批完全沒有方向盤等駕駛控制器的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車。當(dāng)汽車可以自主地完成駕駛任務(wù)時(shí)，汽車的內(nèi)飾和交互設(shè)計(jì)將具有更多想象空間
2020-07-30 07:57:43
逐步實(shí)現(xiàn)電子化。TI的工程師一直在幕后助力這一趨勢(shì)的發(fā)展，從汽車信息娛樂系統(tǒng)和電源管理系統(tǒng)，到連通性和高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS），他們所開發(fā)的新型半導(dǎo)體組件都運(yùn)行其中。事實(shí)上，部分汽車制造商已經(jīng)擁有
2019-03-11 06:45:12
ADAS系統(tǒng)變得更先進(jìn)，它將為朝向自動(dòng)駕駛趨勢(shì)發(fā)展做好準(zhǔn)備。借助結(jié)合V2V和V2I的連接，自動(dòng)駕駛是汽車技術(shù)發(fā)展過程中的下一個(gè)里程碑。許多產(chǎn)業(yè)專家預(yù)測(cè)，自動(dòng)駕駛將從2025年開始在大眾市場(chǎng)應(yīng)用中成為現(xiàn)實(shí)
2020-06-02 08:00:00
正與新的移動(dòng)商業(yè)模式一起蓬勃發(fā)展。本次以人工智能作為自動(dòng)駕駛核心的國際AI自動(dòng)駕駛高峰論壇將匯聚全球汽車行業(yè)和半導(dǎo)體行業(yè)的核心參與者，深度剖析人工智能在汽車領(lǐng)域的突出發(fā)展，預(yù)測(cè)人工智能駕駛的未來發(fā)展
2017-09-13 13:59:54
針對(duì)傳統(tǒng)比例積分（ＰＩ）控制在電機(jī)控制中控制效果不良的問題，設(shè)計(jì)了一種基于向后傳播算法（ＢＰ）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ＰＩ控制器?；冢停粒裕蹋粒拢樱椋恚酰欤椋睿虢⒘思冸妱?dòng)汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的仿真模型，將駕駛
2019-12-10 16:32:40
LabVIEW開發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測(cè)距系統(tǒng)
隨著車輛駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)正日益成為現(xiàn)實(shí)。從L2級(jí)別的輔助駕駛技術(shù)到L3級(jí)別的受條件約束的自動(dòng)駕駛技術(shù)，車輛安全性和智能化水平正在不斷提升
2023-12-19 18:02:07
的激光雷達(dá)傳感器、毫米波雷達(dá)加到車上后，可以實(shí)現(xiàn)不再依靠人腦控制車輛，開始進(jìn)入自動(dòng)駕駛階段。關(guān)于自動(dòng)駕駛的分級(jí)，目前國際上普遍認(rèn)可的是SAE（國際汽車工程師協(xié)會(huì)）的標(biāo)準(zhǔn)，分為L0-L5，共六級(jí)，SAE在
2018-12-14 17:30:15
的價(jià)格。自動(dòng)駕駛四大核心技術(shù)分別為環(huán)境感知、高精度定位、路徑規(guī)劃、控制執(zhí)行。其中環(huán)境感知技術(shù)是最基礎(chǔ)、最重要的一環(huán)。通過環(huán)境感知，可實(shí)時(shí)、可靠且準(zhǔn)確地識(shí)別出車輛行駛路徑周邊對(duì)其安全行駛可能存在隱患的物體
2020-11-18 14:15:16
為文章正文： 谷歌自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展簡(jiǎn)史 谷歌2009年啟動(dòng)了自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目，項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)人是被稱作無人駕駛汽車奠基人的斯坦福大學(xué)教授塞巴斯蒂安·特倫(Sebastian Thrun)。在谷歌任職時(shí)，特倫
2016-10-25 11:08:31
請(qǐng)問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，講解其工作原理。4.基于PYNQ-Z2，用python實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。5.訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的入門實(shí)驗(yàn)--手寫數(shù)字識(shí)別。6.如時(shí)間充足，會(huì)利用板子上
2019-01-09 14:48:59
作品簡(jiǎn)介這次試用PYNQ-Z2作品“基于PYNQ平臺(tái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車”，在PYNQ平臺(tái)上對(duì)車載攝像頭圖像高速采集、預(yù)處理，并在FPGA上搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用圖像輸入生成小車運(yùn)動(dòng)的控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)小車自動(dòng)駕駛
2018-12-19 11:36:24
` 本帖最后由 楓雪天 于 2019-3-2 23:12 編輯
本次試用PYNQ-Z2的目標(biāo)作品是“基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車”。在之前的一個(gè)多月內(nèi)，已經(jīng)完成了整個(gè)項(xiàng)目初步實(shí)現(xiàn)，在接下來
2019-03-02 23:10:52
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練了。在“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車”的初級(jí)階段實(shí)現(xiàn)里，我使用了PYNQ-Z2開發(fā)板鏡像中預(yù)裝的OpenCV框架中的ml機(jī)器學(xué)習(xí)模塊搭建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本作品的應(yīng)用場(chǎng)景中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于分類。它
2019-03-09 22:10:07
據(jù)外媒報(bào)道，蘋果公司一項(xiàng)最新專利申請(qǐng)近日曝光，該公司正在研發(fā)一種靈巧的虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)系統(tǒng)，將用于自動(dòng)駕駛汽車，緩解乘員的暈車癥狀。在最近幾周里，美國專利和商標(biāo)局公布了蘋果的多項(xiàng)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)專利，但
2018-04-24 17:05:48
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競(jìng)爭(zhēng)，每一時(shí)刻只有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識(shí)別層、識(shí)別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
自動(dòng)駕駛汽車是依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國無人駕駛汽車行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)與投資
2019-04-03 05:36:06
，下一代員工今天需要了解網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)?！ ∫庾R(shí)是第一步。解決方案是實(shí)際預(yù)防安全漏洞的關(guān)鍵。美國運(yùn)輸部（DoT，DepartmentofTransportation）在發(fā)布有關(guān)自動(dòng)駕駛汽車的聯(lián)邦指南
2020-07-07 11:41:24
還具備高靈敏度的接收器。LiDAR主要用于測(cè)量靜止和移動(dòng)物體的距離，并通過處理提供所檢測(cè)物體的三維圖像。LiDAR應(yīng)用于自動(dòng)駕駛所面臨的挑戰(zhàn)是，如何克服在雨雪、霧、溫度等環(huán)境影響下識(shí)別較遠(yuǎn)距離的物體，同時(shí)
2020-06-08 07:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
，如何用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寫出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來自動(dòng)識(shí)別未知的圖像。一個(gè) 4 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過幾層算法得到輸出層 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)
2018-05-11 11:43:14
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
和 RS-LiDAR-Algorithms 感知算法三大部分組成。RS-Box 獨(dú)立運(yùn)行RS-LiDAR-Algorithms 點(diǎn)云感知算法，為自動(dòng)駕駛提供高精度實(shí)時(shí)定位、障礙物識(shí)別與分類、動(dòng)態(tài)物體跟蹤等
2017-12-15 14:20:48
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
十余年來快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
2021-07-26 09:46:37
地圖如何幫助自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)溝通？
2021-02-26 07:47:18
基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸來提取手勢(shì)特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
i.MX 8開發(fā)工具從相機(jī)獲取數(shù)據(jù)并使用一個(gè)GPU并應(yīng)用圖像分割算法。然后將該信息饋送到專用于識(shí)別交通標(biāo)志的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎的另一GPU。
2019-05-29 10:50:46
`編程設(shè)計(jì)了一個(gè)由 Raspberry Pi、Arduino Uno 和一個(gè)樹莓派攝像頭組成的自動(dòng)駕駛機(jī)器人小車。通過使用 Python、C++ 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理，并以 60 FPS 的速度
2018-05-03 20:19:47
的激光雷達(dá)物體識(shí)別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺(tái)上實(shí)時(shí)運(yùn)行。經(jīng)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺(tái)部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實(shí)現(xiàn)了高性能激光檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺(tái)（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署
2021-01-04 06:26:23
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)？
2021-11-19 07:06:48
如何使用STM32F4+MPU9150去實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)呢？其過程是怎樣的？
2021-11-19 06:38:58
自動(dòng)駕駛技術(shù)為人們勾勒出了一副美好的未來出行的畫面：坐上沒有方向盤的汽車，一覺睡到公司門口；甚至我們可能不再擁有一輛汽車，需要出門時(shí)共享自動(dòng)駕駛汽車會(huì)自己到來，送到目的地時(shí)會(huì)自行離開……不過自動(dòng)駕駛
2020-10-22 07:45:38
本文就我們?cè)诔?b class="flag-6" style="color: red">自動(dòng)駕駛和全自動(dòng)駕駛發(fā)展期間出現(xiàn)的汽車電氣化趨勢(shì)，尤其是，為了讓電子轉(zhuǎn)向助力(EPS)[font=
2021-01-21 06:30:40
了全球范圍對(duì)自動(dòng)駕駛安全性的議論：如何讓自動(dòng)駕駛更加安全？真正上路前還要做哪些準(zhǔn)備？智能汽車成為全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向參與測(cè)試的企業(yè)將通過道路測(cè)試來不斷驗(yàn)證自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟度駕車上班、購物、送孩子
2019-05-13 00:26:37
(Digital Signal Processor)相比，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programma-ble Gate Array，F(xiàn)PGA)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)上更具優(yōu)勢(shì)。DSP處理器在處理時(shí)采用指令順序執(zhí)行
2019-08-08 06:11:30
更智能的存儲(chǔ)如何提升自動(dòng)駕駛汽車的可靠性
2021-03-10 07:01:54
“無人駕駛”汽車普及也有相應(yīng)的“痛點(diǎn)”，包括法律法規(guī)、倫理問題、成本高企等。 無人駕駛汽車本質(zhì)上是一種具有高度人工智能的移動(dòng)式服務(wù)機(jī)器人，它與輔助駕駛、自動(dòng)駕駛汽車具有相關(guān)性，但在發(fā)展目的、核心技術(shù)
2017-09-28 16:50:52
、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)(LiDAR)以及傳感器融合方案，并擁有最豐富的符合車規(guī)的產(chǎn)品，在功能安全方面有深厚的經(jīng)驗(yàn)，還提供全球首個(gè)含網(wǎng)絡(luò)安全的圖像傳感器，致力于實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛。
2019-07-31 07:11:30
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
激光雷達(dá)的硬件成本，比如研發(fā)固態(tài)激光雷達(dá)并真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，屆時(shí)成本會(huì)下降到幾百美金?？傊?，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有三大核心問題需要著力突破：即利用人工智能，尤其是利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別、自主導(dǎo)航和信息融合，這
2017-09-06 11:36:58
Mobileye，還向Uber的死對(duì)頭、同為打車公司的Lyft投資5億美元，用來部署自動(dòng)駕駛汽車網(wǎng)絡(luò)。而他們本次實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的電動(dòng)版自動(dòng)駕駛Bolt車型正是要聯(lián)合之前的50輛第一款Bolt自動(dòng)駕駛電動(dòng)車一同
2017-06-14 18:34:08
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力.將此算法訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識(shí)別中,結(jié)果表明,與BP算法相比,粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高
2010-05-06 09:05:35
`事實(shí)上，早在1925年就出現(xiàn)第一臺(tái)自動(dòng)駕駛概念車，但為什么直至最近無人車才不再被視為科幻小說，而是眼下將實(shí)現(xiàn)的革命性科技產(chǎn)品？追其原因，主要在于，人工智能的顯著進(jìn)展，以及開發(fā)無人車的所需技術(shù)和硬件
2017-05-15 17:49:20
： 由以上兩種定義可以看出，隨著通信技術(shù)的發(fā)展，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷前所未有的轉(zhuǎn)型，自動(dòng)駕駛技術(shù)正逐漸由單車智能轉(zhuǎn)向網(wǎng)聯(lián)化，而V2X通信技術(shù)作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的信息交互關(guān)鍵技術(shù)，可用于實(shí)現(xiàn)車輛與交通參與者之間
2021-01-12 15:42:00
技術(shù)發(fā)展已經(jīng)不是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的最大阻礙?！ ∨e例來說，當(dāng)無人自動(dòng)駕駛汽車處于行駛狀態(tài)，從自動(dòng)駕駛模式切換回手動(dòng)駕駛模式會(huì)有轉(zhuǎn)換期，轉(zhuǎn)換期會(huì)讓行駛延續(xù)性有所沖突，雖能透過程序設(shè)計(jì)來避免這個(gè)問題發(fā)生，但機(jī)器
2020-08-26 06:45:07
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
電機(jī)控制技術(shù)，不是可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛么？呵呵，是不是想得太簡(jiǎn)單了，不知道谷歌這種自動(dòng)駕駛汽車這背后是不是基于類似的技術(shù)？感興趣的可以出來聊聊
2011-06-14 16:15:27
車聯(lián)網(wǎng)與智能駕駛車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛密切相關(guān)，很大程度上可以理解為是對(duì)自動(dòng)駕駛高階版本的增強(qiáng)和補(bǔ)充，通過車與車、車與人、車與交通基礎(chǔ)設(shè)施、車與網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通，讓對(duì)環(huán)境已經(jīng)具備感知能力的自動(dòng)駕駛汽車，再
2019-03-19 06:20:10
5G所帶來的低時(shí)延高可靠應(yīng)用場(chǎng)景（uRLLC）是非常關(guān)鍵的。它能夠使得自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)端到端低于1ms的時(shí)延，并且可靠性接近 100%。同時(shí) 5G 網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)來靈活分配網(wǎng)絡(luò)處理能力，從而
2020-07-21 14:12:56
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
有時(shí)更快的數(shù)據(jù)處理是一種奢侈——有時(shí)它生死攸關(guān)。例如，自動(dòng)駕駛汽車本質(zhì)上是一臺(tái)裝有輪子的高性能計(jì)算機(jī)，它通過大量的傳感器來收集數(shù)據(jù)。為了使得這些車輛能夠安全可靠地運(yùn)行，它們需要立即對(duì)周圍的環(huán)境做出
2021-07-12 08:07:05
分析和處理，并適當(dāng)采取行動(dòng)加以解決是非常重要的。自動(dòng)駕駛似乎是目前討論的唯一趨勢(shì)，但電動(dòng)汽車仍然是一種增長趨勢(shì)。出于維持更環(huán)保意識(shí)標(biāo)準(zhǔn)的愿望，排放目標(biāo)正在推動(dòng)這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。交通正處于破壞性變化的邊緣
2018-10-25 09:01:17
、車道標(biāo)識(shí)線檢測(cè)、障礙物檢測(cè)、動(dòng)態(tài)物體跟蹤、障礙物分類識(shí)別等六大功能模塊，有助于自動(dòng)駕駛車輛立刻獲得LiDAR感知能力。今年4月份，速騰聚創(chuàng)宣布啟動(dòng)“普羅米修斯”計(jì)劃，致力于向合作伙伴提供一系列軟硬件
2017-10-13 16:08:29
作者：Hannes Estl要實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛，需要消除很多法律、社會(huì)和結(jié)構(gòu)障礙。盡管幾乎我們所有人都在科幻小說或電影中見識(shí)過“自動(dòng)駕駛”汽車，但真要相信機(jī)器或車載電腦能在各種條件下帶著我們四處游蕩
2018-09-14 11:03:54
或 CNN）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它在圖像識(shí)別和分類等領(lǐng)域已被證明非常有效。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了為機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車的視覺助力之外，還可以成功識(shí)別人臉，物體和交通標(biāo)志。
2019-01-27 10:15:10
13935 如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)一個(gè)端到端的自動(dòng)駕駛模型？如何設(shè)計(jì)一個(gè)基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)？
2019-04-29 16:44:054404 
人工智能風(fēng)暴襲來，機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車這樣的嵌入式設(shè)備也熱度漸長。毫無疑問，現(xiàn)在，嵌入式設(shè)備也需要高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加持。
2019-11-18 15:07:37569 3月24日消息，據(jù)國外媒體報(bào)道，電動(dòng)汽車制造商特斯拉申請(qǐng)了一項(xiàng)專利，該專利涉及如何從其龐大的客戶車隊(duì)中獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練其自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-03-24 13:42:371814 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常善于識(shí)別物體，但是當(dāng)涉及到他們的相互作用的推理時(shí)，即使是最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在努力。
2020-04-14 15:24:47712 美國加州大學(xué)洛杉磯分校研發(fā)了一種光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可能可以生產(chǎn)出無需額外計(jì)算機(jī)處理就可立即識(shí)別物體的光學(xué)設(shè)備。
2020-04-15 17:13:041917 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是自動(dòng)駕駛汽車、人臉識(shí)別系統(tǒng)等計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)，其中基本的矩陣乘法運(yùn)算被卷積運(yùn)算取代。
2020-05-05 08:40:005122 為多層卷積層、池化層和全連接層。CNN模型通過訓(xùn)練識(shí)別并學(xué)習(xí)高度復(fù)雜的圖像模式，對(duì)于識(shí)別物體和進(jìn)行圖像分類等任務(wù)有著非常優(yōu)越的表現(xiàn)。本文將會(huì)詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識(shí)別圖像，主要包括以下幾個(gè)方面： 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和原理 2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程 3.
2023-08-21 16:49:271284 中，CNN已成為圖像識(shí)別和語音識(shí)別領(lǐng)域的熱門算法，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)診斷、物體檢測(cè)等方面。 CNN的基本原理是利用卷積層提取圖像的特征，通過池化層降低特征的維度，然后通過全連接層將特征映射到輸出，實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。每個(gè)卷積層
2023-08-21 17:15:57941 
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