日立汽車(chē)系統(tǒng)公司表示，其已經(jīng)將人工智能（AI）技術(shù)應(yīng)用于立體攝像頭中，此類(lèi)攝像頭專(zhuān)為汽車(chē)自動(dòng)剎車(chē)功能而設(shè)計(jì)。該攝像頭利用數(shù)十萬(wàn)條數(shù)據(jù)作為“教師數(shù)據(jù)”，實(shí)現(xiàn)夜間行人檢測(cè)功能。目前，各個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手公司都在研發(fā)支持AI的傳感器，日立汽車(chē)系統(tǒng)將向鈴木汽車(chē)公司供應(yīng)此種新型傳感器，以期在AI傳感器的商業(yè)化上處于領(lǐng)先地位。

　　據(jù)該公司所說(shuō)，該新型傳感器的性能大大優(yōu)于其全球競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品，能夠在夜間檢測(cè)行人，然后汽車(chē)可以自動(dòng)剎車(chē)，比配備了以色列Mobileye公司主要圖像處理芯片EyeQ3的車(chē)輛的剎車(chē)性能更好。

　　此前，日立汽車(chē)系統(tǒng)的攝像頭都是“基于規(guī)則”來(lái)識(shí)別物體，即開(kāi)發(fā)人員需要手動(dòng)設(shè)置條件，其他公司的產(chǎn)品也是如此。但是，“基于規(guī)則”的方法會(huì)讓條件變得復(fù)雜，而且很難支持夜間物體檢測(cè)功能。此次，日立利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可有效地在大量數(shù)據(jù)中找到條件。

　　一般情況下，立體攝像頭是利用左右兩個(gè)攝像頭分別拍攝兩幅圖像，然后通過(guò)兩幅圖像之間的視差來(lái)探測(cè)物體形狀以及位于車(chē)輛前方的物體，然后利用模式識(shí)別等方法判斷被探測(cè)到的物體是否是行人。而日立汽車(chē)系統(tǒng)的立體攝像頭將采用機(jī)器學(xué)習(xí)法進(jìn)行圖像識(shí)別。

　　幾十萬(wàn)條“教師數(shù)據(jù)”都存儲(chǔ)在新攝像頭的圖像處理微型計(jì)算機(jī)中，然后該攝像頭拍攝的圖片會(huì)與“教師數(shù)據(jù)”進(jìn)行比較，以判斷物體是否是行人。之前，日立汽車(chē)系統(tǒng)的立體攝像頭使用的是正常的模式識(shí)別法，即使用多幅圖像進(jìn)行判斷。

　　即使行人只有下半身被汽車(chē)前大燈照到或者是可以看到行人的整個(gè)身體，而各個(gè)身體部位的亮度不同時(shí)，與傳統(tǒng)的模式識(shí)別法相比，該攝像頭采用了機(jī)器學(xué)習(xí)，會(huì)更容易檢測(cè)到行人。

　　當(dāng)將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于圖像識(shí)別處理時(shí)，需要處理的數(shù)據(jù)量就會(huì)有所增加。為了解決該問(wèn)題，日立汽車(chē)系統(tǒng)對(duì)立體攝像頭的微型計(jì)算機(jī)進(jìn)行了改造，提升了其性能。之前的立體攝像頭使用三個(gè)微型計(jì)算機(jī)分別進(jìn)行圖像處理、圖像識(shí)別和車(chē)輛控制。而日立汽車(chē)系統(tǒng)的新型立體攝像只集成了兩臺(tái)微型計(jì)算機(jī)，用于圖像處理和圖像識(shí)別。然后，再將用于圖像識(shí)別的微型計(jì)算機(jī)從單核升級(jí)為雙核。隨著核數(shù)的增加，該微型計(jì)算機(jī)不僅可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，還能提高圖像識(shí)別的處理速度。

　　此外，日立汽車(chē)系統(tǒng)還增加了CMOS傳感器的動(dòng)態(tài)探測(cè)范圍，降低了鏡頭的F值（F值越小，光圈越大），將攝像頭的靈敏度提高了一倍。由于其動(dòng)態(tài)探測(cè)范圍增大，該攝像頭既能捕捉明亮，也能捕捉黑暗的物體。而由于F值變小，該攝像頭就更容易在黑暗中發(fā)現(xiàn)行人。