360滴滴合作这事,颜水成其实早就漏了口风

2016-09-09 10:31:52     作者:Blake      来源:雷锋网

360与滴滴出行围绕司乘安全保障、专车服务品质方面达成合作,滴滴专车将率先装备360行车记录仪。

9月6日上午,360和滴滴围绕司乘安全保证、专车服务方面达成战略合作,滴滴专车将装备360行车记录仪,360也会和第三方合作升级自身的360 OS for car的操作系统。

其实在8月份于深圳召开的2016 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会上, 360人工智能研究院首席科学家、知名计算机视觉与深度学习专家颜水成在接受了雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)的采访时,就谈到了他对于计算机视觉相关方面的洞见。

特别是采访中他有提到两种情况:

1. 有些智能摄像头会提供一个功能——查看是否有可疑人员进入监控区域,这项功能一般是通过计算机视觉技术来进行面部识别的。但是如果设备销量很大,大量用户同时使用这个功能,这时如果在服务器端进行计算,就会对服务器造成很大压力。

2. 很多智能设备的应用环境是没有网络的,无法和服务器交互。

想要解决这些问题,有两个方向:

  • 降低运算的精度

例如在手机端识别人脸和年龄,精确度必然难以比肩专业的识别系统。但是这种从95%到85%的精度损失,是人们可以承受的。

  • 改进计算模型

当然最好的情况是能够开发出新的更优计算模型。但是在现有模型下,也可以通过改进策略实现算法精简。例如颜水成带领团队研究了一些算法调整,在原有算法基础上增加了一些判断那些逻辑不用计算的策略。这样虽然看起来规则更复杂了,但是总体来看计算量是减少了。

颜水成认为,这些策略的优化是非常有意义的,因为成本往往是实现商业化的重要因素。目前最主流的人工智能芯片,全部采用 GPU。但是GPU 的体量大,耗能高。如果实现了成本的降低,将其运用到实际中将会更加容易。

目前360人工智能研究院就是采用行车记录仪的摄像头采集数据,将计算机视觉技术运用到摄像头中,由于深度学习算法的鲁棒性很好,不同摄像头采集的数据都可以帮助提升效果,算法对广角产生的变形也不敏感。

将深度学习应用到行车记录仪中,通过检测驾驶员行为数据,逐步为其提供合理的安全行车建议;另一方面,还能够对事故数据进行分析,根据不同路况、车型和驾驶条件为车主提供适时的驾驶辅助。

现阶段他们已经在低成本、低功耗的ARM平台实现了部分功能。

在9月6日,360与滴滴出行围绕司乘安全保障、专车服务品质方面达成合作。滴滴专车将率先装备360行车记录仪,确保行车安全。360去年推出了首款智能行车记录仪,迄今销量已突破300万,成为行业冠军。目前360行车记录仪已成为滴滴官方推荐行车记录仪品牌。同时,360行车记录仪将率先装备进滴滴专车,后续亦将在软硬件定制方面展开合作探索。

在发布会上,360人工智能研究院从ADAS辅助技术及图像识别等专业角度,介绍和展示了360在智能出行领域的布局及成果。

ADAS,Advanced Driver Assitance Systems简称ADAS,中文名叫:高级驾驶辅助系统。ADAS是利用安装在车上的传感器(摄像头、雷达、激光和超声波等),在汽车行驶过程中随时感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,结合车辆行驶数据,进行系统的运算与分析,从而提前警示驾驶者察觉到将要发生的危险。)

车载摄像头是ADAS(高级辅助驾驶系统)的重要部分,结合雷达、GPS等传感器,可以实现部分自动驾驶功能,如车道偏离预警,向前防碰撞,盲区检测等。将深度学习应用于ADAS领域是一种趋势,在特征不明显的物体检测和行人识别上有着显著优势,但缺点是成本高,往往需要运行在服务器上。

我们可以看到,通过将计算机视觉运用到行车记录仪中,在ADAS辅助技术及图像识别中运用深度学习技术,可以在行车建议与辅助驾驶方面更好的帮助驾驶员进行判断。

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