日前,中国航天科工二院二部在人工智能产品领域取得新突破,成功研制“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”功能样机。该产品可以移植到方寸几厘米大小的嵌入式芯片中,可以实现对环境的实时准确智能感知,在目标识别准确率方面达到世界先进水平。在智能驾驶公开数据集KITTI上,目标识别准确率最高为90.55%,但处理一幅图片需要4秒,而“智能辅助驾驶”团队的算法可以达到90.05%的准确率,处理一幅图片只需要0.03秒。
目前,该团队已突破一系列核心技术,包括多目标检测与识别、可行驶区域分割、车道线检测等,并在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。
据该团队负责人郭睿表示,场景语义分割是让计算机理解它“看”到的图像代表什么,而深度神经网络可以通过学习自行提取高层语义特征,排除逆光、向光、阴影、缺损等因素对目标检测的干扰。
与此同时,该“智能辅助驾驶”团队还积极走出二院,参加科技展会,推广人工智能产品与技术。在此前举办的第七届中国智慧城市技术与应用博览会上,多家汽车电子方面的企业纷纷表达了深入合作的意愿,开展了后续相关工作。目前,该团队已经与某汽车公司达成初步合作意向,为其提供智能摄像头。
此外,针对军用车辆驾驶环境中光线复杂多变、夜间行军禁止照明等特殊场景,“智能辅助驾驶”团队正在研发融合可见光、红外与毫米波雷达的新型智能传感器,满足军用车辆全天时、全天候辅助驾驶的需求。该团队在智能感知、智能决策等方面积累的先进技术,正逐步在武器系统的目标检测与识别、智能指控等领域发挥作用,为解决这些技术难题提供了更新更好的思路和方案。
作为智慧总体部,二部不仅与科研院所、高科技企业建立深入合作,积极从外部引进人工智能技术,同时也积极鼓励青年设计师,研发军民两用人工智能产品,推进军民融合产业化发展,在创造经济效益的同时,将快速落地的新技术反哺到军事应用,发展自主的军用人工智能核心技术。
郭睿表示,“智能辅助驾驶”团队的工作重心已转向“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”工程化与产品化工作,并与相关汽车厂联合开展功能测试与量产试制,预计将于今年年底完成小规模量产。