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明白了什么是图像标记后,才知道其他品牌根本无法超越特斯拉的自动驾驶系统

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计算机一开始是无法辨别出照片中的物体是什么,只有通过人工标记的方式让计算机去了解这些物体的图形,而不管是哪种自动驾驶系统的方案,都会涉及到图像识别,而图像标记就成了一个最基本的工作。


但是图像标记的工作量实在是太大了,据特斯拉自动驾驶系统的主管介绍,单是一个路面上的消防栓都要进行5万次的标记,才能让计算机可以从不同角度、速度、方向上都能够准确识别,如果对所有的对象都要进行标记,那这个工作量永远都不可能完成,因此纯视觉的自动驾驶被认为是一项不可能完成的任务,最后只有特斯拉坚持了下来。因此特斯拉专门用于图像标记的员工超过了上千人,并且标记了两年的时间后才有了下面出现的视频画面。



视频中,过往的车辆、路旁的垃圾桶、道路标识牌等都用长方体框住并做出了标识,比如小汽车就用“C”字母代替,并且还标示出了和自动驾驶车辆的距离,这样的好处就是计算机可以大大减少对视频中数据的处理,小汽车只需字母“C”加上一个距离就可以了,而框住小汽车的这个长方体的视频数据就会被省略掉,这样即使视频中同时出现数十辆的汽车和行人,标示牌等等,特斯拉的自动驾驶系统只需少量的关键数据就能进行处理,从而大大提高了系统的运行效率以及准确性。


但是采用人工的方式,想要对路面上所有的物体进行标记是不可能的,因此特斯拉的专家们升级了神经网络学习系统,可以让计算机对物体进行自动标记,提高了成千上百倍的效率,特斯拉是在DOJO超级计算机投入使用后,这为实现所有的物体标记成为了可能,进而也就有了实现完全自动驾驶系统的基础。对所有物体进行了标记,并且有了距离等参数,那么机器就能学习人类驾驶车辆的方式去进行自动驾驶,而不会像采用雷达那样简单的进行避障行驶。并且也能更好地对行人,车辆的路线进行预判,从而确保自动驾驶的安全。



而由于其他企业无法掌握机器图像标记的技术,于是转向了采用雷达加高精度地图的方案,高精度地图实际上就是预先对道路上所有的物体进行了标记,从而大大减少了计算机的工作量,只需对车辆行人做出标记即可,这样就可以轻易地进行自动驾驶,但这样的缺点很明显,没有高精度地图的地方就会寸步难行,而且由于计算机无法识别更多的物体,也就无法做出完美的驾驶策略。


在特斯拉对现实世界所有的对象都做了标记后,那么这套系统就有了无限的想象空间,既然能够在车辆上实现自动驾驶,那么在机器人上,在摩托车上,在玩具上也一样能够实现自动驾驶,那么具有人工智能的机器人就会出现。特斯拉的纯视觉自动驾驶系统已经不仅仅是为汽车服务,而是拥有无限可能,这就是特斯拉自动驾驶系统最厉害的地方。

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