谷歌、特斯拉等科技巨頭都在不遺余力地發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)，但這項(xiàng)技術(shù)要走向成熟還需在許多關(guān)鍵子系統(tǒng)上獲得突破。英國(guó)劍橋大學(xué)開發(fā)的一套機(jī)器成像識(shí)別系統(tǒng)，有望以更低的成本來解決自動(dòng)駕駛汽車如何看見和分辨路上物體的難題。

　　這一系統(tǒng)名為“segnet”，只需將系統(tǒng)的核心應(yīng)用程序與常規(guī)攝像頭甚至智能手機(jī)的攝像頭配合使用，就能快速拍攝路面環(huán)境畫面，實(shí)時(shí)將影像中不同物體進(jìn)行分類，比如道路、路牌、行人、建筑等，并進(jìn)行對(duì)照識(shí)別。

　　研究人員說，他們已在城區(qū)道路和高速公路上進(jìn)行過測(cè)試，系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率讓人滿意，這方面的性能甚至超過基于激光或雷達(dá)的傳感器。接下來，研究人員還準(zhǔn)備在郊野甚至雪地和沙漠環(huán)境中開展測(cè)試。

　　目前發(fā)展中的自動(dòng)駕駛汽車原型多使用基于激光雷達(dá)等技術(shù)的傳感器來進(jìn)行物體識(shí)別。但這類裝備的價(jià)格往往比較高昂，甚至比車輛的價(jià)格還高，這極大地影響了自動(dòng)駕駛汽車實(shí)用化前景。

　　研究人員說，相對(duì)那些昂貴的傳感器，這一新開發(fā)的系統(tǒng)不但成本要低很多，而且還能進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”。研究人員會(huì)不斷為系統(tǒng)增加相關(guān)的分類識(shí)別數(shù)據(jù)，提升識(shí)別準(zhǔn)確度。