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05-27
比如谷歌的圆头车可以自己跑。
也许每个人都想拥有一辆，然后自己开车走上阳光明媚的街道。
然而，车身周围的各种昂贵的传感器阻碍了它立即成为人人都可以享受的旅行车。
虽然私有制并不是谷歌汽车的理想应用场景，但成本也是车辆共享经济和公共服务普及的一道门槛。
驱动谷歌自动驾驶汽车自由行驶的技术原本是私人商业秘密。
不过，不久前在西雅图举行的 IEEE 国际机器人与自动化会议（ICRA）上，有人有幸了解到谷歌正在考虑的最新行人监控系统。
令人欣慰的是，技术手段不仅增强了功能，还降低了成本。
用摄像头取代昂贵的传感器我们都知道，识别、跟踪和避开行人是任何公司在开发自动驾驶汽车时必须具备的核心技能。
谷歌的自动驾驶汽车主要依靠雷达、激光雷达和摄像头来判断路况，以确保汽车能够在100米内识别行人。
然而，传感器的电池非常昂贵，特别是对于在车顶旋转的激光雷达单元。
电池成本近1万。
对于多单元配置，价格可能需要上涨一点。
相比之下，相机要便宜得多。
如果自动驾驶汽车仅使用摄像头就能可靠地定位路人，那么自动驾驶汽车的快速普及将更进一步。
这样一来，车辆“看到”道路所需的标准设备就是视频分析系统。
过去，最好的视频分析系统都采用深度神经网络技术——机器经过训练后，能够极其准确地区分图像和各种数据，从而完成算法学习。
利用深度神经网络技术，处理器中的视频分析过程可以分为几个层次，即输入层、输出层以及两层之间的多个处理层。
在图像识别过程中，输入层学习图像的像素特征。
下一层处理学习将这些特征组合起来，然后通过中间层的层层处理，逐渐建立像素和物体之间更复杂的关系。
最后，输出层将推断出整个系统“看到”的内容。
现代深度神经网络的识别准确率超过99.5%。
如果我们让它与我们竞争，它就能超越人类大脑。
但摄像机也有其缺点。
谷歌计算机视觉和机器学习科学家 Anelia Angelova 表示，“视觉信息可以比雷达数据描述汽车更广阔的视野，但整个处理过程要慢一些。
”因此，传统的深度神经网络技术在行人检测场景中的应用一直比较缓慢。
整个过程主要耗时的部分是系统要把每张街景图像分割成10万个甚至更多的小片段，然后一一分析。
每个图像可能需要几秒钟到几分钟的时间。
在需要车辆在几秒钟内行驶很远距离的城市导航场景中，“慢”的行人监控根本没有用处。
在不久前的一次测试中，有一辆汽车使用了这样的深度神经网络技术来识别行人，但结果却是把人和道具撞倒了。
行人监测新系统的“三步走” 谷歌行人检测新系统 上图是谷歌深度学习系统在不同情况下监测行人的效果图。
最新的行人探测系统仅依靠摄像头图像来掌握行人的动向，但它优化了速度问题。
该系统更快地检测到行人，分为三个步骤。
我们不妨仔细看看识别过程：第一步是使用深度神经网络学习图像的像素特征。
不同的是，一次进入在线学习的照片只是被“撕”成几十张，而不是老方法中的几千张。
该网络经过训练，可以在不同场景下以多个线程工作，挑选出它认为属于行人的图像部分。
第二步是另一项深度神经网络工作——纯化第一步生成的结果，并进一步分析和过滤特征数据。
第三步与传统步骤类似。
它判断是行人还是其他障碍物，最后输出结果。
看起来步骤数并没有减少，但是因为每次可以分析的片段都变大了，而且经过筛选过程后，只需要关注可能包含行人的小图像区域，所以快了60比上面的网络学习。
到次。
如果将该系统安装在谷歌的自动驾驶汽车和街景图像采集设备中，只需要一天的训练，汽车就可以在约0.25秒内进入状态并准确识别行人。
另外值得一提的是，机器根据图像来判断前方的内容，这是一个将现有数据与现有数据进行比较的过程。
过去，谷歌的自动驾驶汽车会将其与之前收集的视频中行人的图像进行比较，然后得出结论。
现在，研究人员正在使用行人图像的数据库，让系统将其与数据库中之前网络学习的结果进行比较，这也可以节省一些分析时间。
自动驾驶汽车必须能够立即确定前方的人是否是人类，以便他们能够安全地采取规避行动。
Angelova表示，虽然在实际应用中尚未达到0.07秒实时响应时间的理想标准，但这一新系统已经可以成为其他传感器失效时的有效替代品。
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