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ADAS 中的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和自主功能

訓(xùn)練過(guò)程

ADAS 系統(tǒng)中的訓(xùn)練過(guò)程涉及使用優(yōu)化算法和損失函數(shù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。這些方法用于優(yōu)化模型的性能，最大限度地減少錯(cuò)誤，并在實(shí)際駕駛場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。通過(guò)在優(yōu)化過(guò)程中調(diào)整模型的參數(shù)，模型可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提高其做出明智決策的能力，從而提高 ADAS 系統(tǒng)的整體效率。

物體檢測(cè)與追蹤

物體檢測(cè)和跟蹤也是 ADAS 中的關(guān)鍵步驟，因?yàn)樗瓜到y(tǒng)能夠檢測(cè)車道或?qū)嵤┬腥藱z測(cè)以提高道路安全性。在 ADAS 中，有幾種技術(shù)可以執(zhí)行物體檢測(cè)；一些流行的基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)是基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (R-CNN)、單次多框檢測(cè)器 (SSD) 和 You Only Look Once (YOLO)。

部署

在 ADAS 中部署深度學(xué)習(xí)模型可確保經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型與車輛的硬件組件（例如車載計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚砥鳎┘嫒?。必須?duì)模型進(jìn)行調(diào)整，以便它能夠在現(xiàn)有的硬件架構(gòu)中無(wú)縫運(yùn)行。這些模型需要集成到車輛的軟件堆棧中，以便它們與其他軟件模塊和傳感器進(jìn)行通信。它們處理來(lái)自各種來(lái)源的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，例如攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)和超聲波傳感器。這些部署的模型分析傳入的數(shù)據(jù)流、檢測(cè)物體、識(shí)別車道標(biāo)記，并根據(jù)其解釋做出與駕駛相關(guān)的決策。這種實(shí)時(shí)處理對(duì)于及時(shí)發(fā)出警告和在危急情況下協(xié)助駕駛員至關(guān)重要。

持續(xù)學(xué)習(xí)和更新

在線學(xué)習(xí)： ADAS 系統(tǒng)可以設(shè)計(jì)為根據(jù)新數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)不斷學(xué)習(xí)和更新深度學(xué)習(xí)模型。這涉及結(jié)合機(jī)制，使模型適應(yīng)不斷變化的駕駛條件、新場(chǎng)景和不斷發(fā)展的安全要求。
數(shù)據(jù)收集和注釋：持續(xù)學(xué)習(xí)需要收集新數(shù)據(jù)和注釋來(lái)訓(xùn)練更新后的模型。這可能涉及從各種傳感器獲取數(shù)據(jù)、手動(dòng)注釋或標(biāo)記收集的數(shù)據(jù)，以及相應(yīng)地更新訓(xùn)練流程。
模型重新訓(xùn)練和微調(diào)： 當(dāng)收集到新數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練或微調(diào)現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型，以適應(yīng)新出現(xiàn)的模式或駕駛環(huán)境的變化。

讓我們看看 ADAS 開發(fā)中常用的工具、框架和庫(kù)。

TensorFlow：谷歌開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架，提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合生態(tài)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和模型部署等工具。
PyTorch： 另一個(gè)廣泛使用的開源深度學(xué)習(xí)框架，提供動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，適合研究和原型設(shè)計(jì)。它提供了一系列用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的工具和實(shí)用程序。
Keras：在 TensorFlow 上運(yùn)行的高級(jí)深度學(xué)習(xí)庫(kù)。它提供了一個(gè)用戶友好的界面來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使初學(xué)者能夠快速上手并進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。
Caffe：專為速度和效率而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)框架，常用于 ADAS 中的實(shí)時(shí)應(yīng)用。它提供了一套豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和用于模型部署的工具。
OpenCV： 一種流行的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，提供廣泛的圖像和視頻處理功能。它經(jīng)常用于預(yù)處理傳感器數(shù)據(jù)、執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換以及在 ADAS 應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺算法。

如何發(fā)現(xiàn)更多深度學(xué)習(xí)模型

冪簡(jiǎn)集成是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺(tái)，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡(jiǎn)API平臺(tái)提供了多種維度發(fā)現(xiàn)API的功能：通過(guò)關(guān)鍵詞搜索深度學(xué)習(xí)模型、從 API Hub 分類瀏覽API AI大模型、從開放平臺(tái) 分類瀏覽企業(yè)間接尋找API等。

總而言之，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)集成到 ADAS 系統(tǒng)中，使其能夠分析和解釋來(lái)自各種傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的物體檢測(cè)、碰撞預(yù)測(cè)和主動(dòng)決策。這最終有助于實(shí)現(xiàn)更安全、更先進(jìn)的駕駛輔助功能。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/artificial-intelligence-ai-utilizing-deep-learning