26日，記者從中國航天科學技術研究院二系獲悉，該系日前成功開發了基于深度學習的智能輔助駕駛系統。通過幾厘米見方的嵌入式芯片，可以實現對環境的實時精確智能感知，在目標識別精度方面達到世界先進水平。公開數據顯示，智能駕駛目標識別的準確率高達90.55%，但處理一張圖片需要4秒。兩個智能輔助駕駛系統的算法準確率為90.05%，處理一張圖片只需0.03秒。目前，第二團隊已經突破了包括多目標檢測識別、駕駛區域分割、車道線檢測等在內的一系列核心技術，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Micco表示，場景語義分割是讓計算機理解它“看到”的圖像代表什么，而深度神經網絡可以通過自身學習來提取高級語義特征，從而消除背光、陽光、陰影、缺陷等因素對目標檢測的干擾。Micco表示，團隊的工作重點已轉向“基于深度學習的智能輔助駕駛系統”的工程化和產品化，并已與相關汽車工廠聯合開展功能測試和量產試生產，預計今年年底將完成小規模量產。此外，該團隊正在開發一種集成可見光、紅外和毫米波雷達的新型智能傳感器，以應對軍車駕駛環境中光線復雜多變、夜間行進時無照明等特殊場景，滿足軍車全天候、全天候輔助駕駛的需要。團隊在智能感知和智能決策方面積累的先進技術正在武器系統的目標檢測識別和智能指控領域逐步發揮作用。26日，記者從中國航天科學技術研究院二系獲悉，該系日前成功開發了基于深度學習的智能輔助駕駛系統。通過幾厘米見方的嵌入式芯片，可以實現對環境的實時精確智能感知，在目標識別精度方面達到世界先進水平。公開數據顯示，智能駕駛目標識別的準確率高達90.55%，但處理一張圖片需要4秒。兩個智能輔助駕駛系統的算法準確率為90.05%，處理一張圖片只需0.03秒。目前，第二團隊已經突破了包括多目標檢測識別、駕駛區域分割、車道線檢測等在內的一系列核心技術，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Micco表示，場景語義分割是讓計算機理解它“看到”的圖像代表什么，而深度神經網絡可以通過自身學習來提取高級語義特征，從而消除背光、陽光、陰影、缺陷等因素對目標檢測的干擾。Micco表示，團隊的工作重點已轉向“基于深度學習的智能輔助駕駛系統”的工程化和產品化，并已與相關汽車工廠聯合開展功能測試和量產試生產，預計今年年底將完成小規模量產。此外，該團隊正在開發一種集成可見光、紅外和毫米波雷達的新型智能傳感器，以應對軍車駕駛環境中光線復雜多變、夜間行進時無照明等特殊場景，滿足軍車全天候、全天候輔助駕駛的需要。團隊在智能感知和智能決策方面積累的先進技術正在武器系統的目標檢測識別和智能指控領域逐步發揮作用。
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