研究人員可以通過每秒2至4幀的速度，檢測到行人的變化，可以有效的避免無人駕駛汽車因為行人突然停止移動而出現(xiàn)碰撞。

近日，加州大學(xué)圣地亞哥分校的電氣工程教授Nuno Vasconcelos和他的團隊針對更現(xiàn)實的路況，利用新算法開發(fā)出了一種更先進的行人檢測系統(tǒng)，它比以前的行人檢測系統(tǒng)更加快捷、準(zhǔn)確。Nuno Vasconcelos表示該系統(tǒng)可以通過每秒2到4幀的速度，以此來檢測行人的變化，它可以有效的避免無人駕駛汽車因為行人突然停止移動而出現(xiàn)碰撞，從而減少意外事故的發(fā)生。

這套系統(tǒng)有什么特別之處呢？首先，它可以識別更加復(fù)雜的路況。其次，它比一般的行人計算能力更加突出，它可以預(yù)判屏幕上遠處的行人移動，而不僅僅只是距離車子很近的行人。研究團隊未來還打算將它應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如機器人、安全攝像頭等設(shè)備。

Vasconcelos表示，“在此之前，沒有算法能夠在行人檢測的準(zhǔn)確性和速度上做到優(yōu)化和平衡，我們通過新算法能得到更好的實時、準(zhǔn)確的行人檢測結(jié)果。”

在最開始的研究當(dāng)中，新算法是相對簡單的，隨著技術(shù)的發(fā)展，逐漸變?yōu)槌墒斓纳疃葘W(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，最終該算法可以實現(xiàn)對物體的精確檢測。

現(xiàn)在，谷歌的無人駕駛汽車主要依靠雷達、激光雷達等一系列傳感器來檢測行人，而這些傳感器的價格十分昂貴（激光雷達的成本達7萬美元，折合人民幣約40萬），如果去掉這些傳感器，那么無人駕駛汽車的成本會大幅度下降，這對無人駕駛的商用起到了推動的作用。

早在去年，谷歌就已經(jīng)開始研究行人監(jiān)測系統(tǒng)，而谷歌采用的方法就是深度學(xué)習(xí)，它可以在很短時間內(nèi)識別路上的行人，據(jù)稱它可以在0.25秒內(nèi)做出判斷。

計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的研究科學(xué)家Anelia Angelova認(rèn)為，“視覺信息相比雷達數(shù)據(jù)，可以給車描摹一個更廣闊的視域，但是整個處理過程要慢一些。”

其實，行人識別的方式有很多，最普遍的莫過于深度學(xué)習(xí)。在國外，有一種模式識別的算法，它的識別率可以達到85%，但是深度學(xué)習(xí)的識別率可以達到90%以上，因此，深度學(xué)習(xí)大受歡迎。不過在在使用過程中仍然會出現(xiàn)少量的誤報或漏報等檢測失效的狀況，大多由路面積水反光、車道標(biāo)線模糊等原因引起。

“目前國內(nèi)ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）領(lǐng)域的短板是行人實時檢測，識別率不到70%，基本上還沒有進入可商用的階段。主要原因是技術(shù)門檻較高，算法復(fù)雜。”創(chuàng)來科技創(chuàng)始人陳茂解釋道，這是一家主要從事ADAS業(yè)務(wù)的公司。

陳茂又說道：“自行駕駛?cè)诤狭撕芏嗷パa的技術(shù)，當(dāng)一種技術(shù)失靈時會啟用另外一種技術(shù)來檢測。汽車在技術(shù)上是有冗余和備份的。這是因為一旦出現(xiàn)任何事故，車主只會找汽車廠商，而不會找供應(yīng)商。”

總之，技術(shù)總會有缺陷的，對于駕駛員來說，還得時刻保持警惕性。

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