《電子技術(shù)應(yīng)用》
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Kelzal推出超低功耗和超快感知设备 是实现自动驾驶汽车的理想选择

2019-03-07
關(guān)鍵詞: 神经网络 自动驾驶

  據(jù)外媒報(bào)道,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)可從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并根據(jù)學(xué)習(xí)做出決策,代表了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的下一個(gè)發(fā)展方向。總部位于圣地亞哥(San Diego)的一家初創(chuàng)公司Kelzal宣布推出“超低功耗和超快感知設(shè)備”(Ultra-Low Power and Ultra-Fast Perception Appliances)的新產(chǎn)品線規(guī)劃。目前,Kelzal正參與研發(fā)基于第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺傳感器的技術(shù)。

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  Kelzal的人工智能(AI)工程師將攝像頭傳感器與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)集成在一起,實(shí)現(xiàn)能夠識(shí)別和分類人和車輛等物體的感知解決方案。此類應(yīng)用與人類的行為類似,而且可提升人工智能行業(yè)的發(fā)展。

  但是,在人工智能系統(tǒng)中執(zhí)行此類應(yīng)用需要高功耗且價(jià)格高昂的圖形處理器(GPU)。Kelzal表示其正在為具備第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、且基于事件的視覺設(shè)備提供低功耗感知功能,以適用于移動(dòng)機(jī)器人和監(jiān)控等應(yīng)用。

  市場(chǎng)上用于自動(dòng)駕駛汽車的人工智能模型不止一種,經(jīng)過特別設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型可以用于路燈,識(shí)別行人,如此一來,當(dāng)汽車在該路上行駛時(shí),可通知路上其他人。谷歌研發(fā)的Waze就是此類AI模型,可通知使用同一條道路的其他人。

  Kelzal表示其新技術(shù)超快感知設(shè)備(Ultra-FAST PercepTIon Appliance),可在幾毫秒內(nèi)識(shí)別和分類物體,速度之快足以探測(cè)和跟蹤高速子彈,是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人的理想選擇。此外,其超低功耗感知設(shè)備(Ultra-Low Power PercepTIon Appliance)可依靠一個(gè)電池快速、準(zhǔn)確地運(yùn)行,適用于監(jiān)控、自動(dòng)零售和分析行業(yè)。


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