譯者 | 李睿

審校 | 重樓

人工智能和機器學(xué)習(xí)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢，使高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)發(fā)生了重大變革。ADAS在很大程度上依賴深度學(xué)習(xí)來分析和解釋從各種傳感器獲得的大量數(shù)據(jù)。攝像頭、激光雷達(光探測和測距)、雷達和超聲波傳感器都是傳感器的一些例子。這些傳感器從車輛周圍環(huán)境中實時收集的數(shù)據(jù)包括圖像、視頻和傳感器讀數(shù)。

通過將機器學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)有效地整合到訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型中，ADAS可以實時分析傳感器數(shù)據(jù)并做出明智的決策，以提高駕駛員的安全性并輔助駕駛?cè)蝿?wù)，為未來的自動駕駛做好準備。它們還可以估計周圍物體的距離、速度和軌跡，使ADAS能夠預(yù)測潛在的碰撞，并提供及時的警告或采取預(yù)防措施。以下深入了解先進駕駛輔助系統(tǒng)中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的關(guān)鍵步驟，以及開發(fā)和部署ADAS中常用的工具。

一、開發(fā)和部署ADAS深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵步驟

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

ADAS中的數(shù)據(jù)預(yù)處理側(cè)重于準備收集到的數(shù)據(jù)，以便進行有效的分析和決策。它涉及的任務(wù)包括清理數(shù)據(jù)以消除錯誤和不一致，通過插值或外推法處理缺失值，處理異常值以及規(guī)范化特征。對于圖像數(shù)據(jù)，調(diào)整大小可以確保一致性，而規(guī)范化方法標準化像素值。傳感器數(shù)據(jù)，例如激光雷達或雷達讀數(shù)，可能會經(jīng)過過濾技術(shù)，例如噪聲去除或異常值檢測，以提高質(zhì)量。

通過執(zhí)行這些預(yù)處理步驟，ADAS可以使用可靠和標準化的數(shù)據(jù)，提高預(yù)測的準確性和整體系統(tǒng)性能。

2.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇是ADAS中的另一個重要過程，因為它可以優(yōu)化性能，確保計算效率，平衡模型復(fù)雜性和可解釋性，實現(xiàn)對不同場景的泛化，并適應(yīng)硬件約束。通過選擇合適的架構(gòu)，例如用于視覺任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和用于序列數(shù)據(jù)分析的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，ADAS可以提高準確性，實現(xiàn)實時處理，解釋模型決策，并在資源有限的情況下有效處理各種駕駛條件。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)利用卷積和池化層來處理圖像并捕捉空間特征，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)則捕捉時間依賴性并保留記憶，用于預(yù)測駕駛員行為或檢測困倦等任務(wù)。

3.訓(xùn)練數(shù)據(jù)準備

ADAS中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準備有助于數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)擴充和其他必要步驟，以確保有效的模型學(xué)習(xí)和性能。數(shù)據(jù)拆分包括將收集的數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，從而能夠訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，使用驗證集調(diào)整超參數(shù)，并使用測試集評估最終模型的性能。

使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，例如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)或在圖像中添加噪聲，以增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和大小，降低過擬合的風(fēng)險。這些步驟共同提高了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性和可靠性，使ADAS能夠做出準確而穩(wěn)健的決策。

ADAS中的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和自治特性

4.訓(xùn)練過程

ADAS系統(tǒng)的訓(xùn)練過程包括使用優(yōu)化算法和損失函數(shù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。這些方法被用來優(yōu)化模型的性能，最大限度地減少誤差，并在真實世界的駕駛場景中實現(xiàn)準確的預(yù)測。通過優(yōu)化過程調(diào)整模型的參數(shù)，使模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提高其做出明智決策的能力，增強ADAS的整體有效性。

5.物體檢測與跟蹤

物體檢測和跟蹤也是ADAS的關(guān)鍵步驟，因為它使系統(tǒng)能夠檢測車道或?qū)嵤┬腥藱z測以提高道路安全。在ADAS中有幾種執(zhí)行目標檢測的技術(shù)。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)、單鏡頭多盒檢測器(SSD)和You Only Look Once(YOLO)。

6.部署深度學(xué)習(xí)模型

在ADAS中部署深度學(xué)習(xí)模型，可以確保經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型與車載計算機或?qū)Ｓ锰幚砥鞯溶囕v硬件組件兼容。你必須對深度學(xué)習(xí)模型進行調(diào)整，使其能夠在已經(jīng)存在的硬件架構(gòu)中無縫地工作。這些模型需要集成到車輛的軟件堆棧中，以便與其他軟件模塊和傳感器進行通信。

它們處理來自各種來源的實時傳感器數(shù)據(jù)，例如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器。這些部署的模型分析傳入的數(shù)據(jù)流，檢測物體，識別車道標記，并根據(jù)它們的解釋做出與駕駛相關(guān)的決策。這種實時處理對于在緊急情況下提供及時警告和協(xié)助駕駛員至關(guān)重要。

二、持續(xù)學(xué)習(xí)和更新

• 在線學(xué)習(xí)：ADAS系統(tǒng)可設(shè)計為基于新數(shù)據(jù)和經(jīng)驗不斷學(xué)習(xí)和更新深度學(xué)習(xí)模型。這包括整合機制，使模型適應(yīng)不斷變化的駕駛條件、新場景和不斷發(fā)展的安全要求。
• 數(shù)據(jù)收集和注釋：持續(xù)學(xué)習(xí)需要收集新的數(shù)據(jù)和注釋來訓(xùn)練更新的模型。這可能涉及從各種傳感器獲取數(shù)據(jù)，人工注釋或標記收集到的數(shù)據(jù)，并相應(yīng)地更新訓(xùn)練管道。
• 模型再訓(xùn)練和微調(diào)：當收集到新數(shù)據(jù)時，可以使用新數(shù)據(jù)對現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型進行重新訓(xùn)練或微調(diào)，以適應(yīng)新出現(xiàn)的模式或駕駛環(huán)境的變化。

以下了解ADAS開發(fā)中常用的工具、框架和庫。

• TensorFlow：谷歌開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架。它為構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個全面的生態(tài)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和模型部署的工具。
• PyTorch：另一個廣泛使用的開源深度學(xué)習(xí)框架，提供動態(tài)計算圖，使其適合研究和原型設(shè)計。它為構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型提供了一系列工具和實用程序。
• Keras：一個運行在TensorFlow之上的高級深度學(xué)習(xí)庫。它為構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個用戶友好的界面，使初學(xué)者和快速原型制作都可以訪問它。
• Caffe：專為速度和效率而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)框架，通常用于ADAS中的實時應(yīng)用。它為模型部署提供了一組豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和工具。
• OpenCV：一種流行的計算機視覺庫，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，并在ADAS應(yīng)用程序中實現(xiàn)計算機視覺算法。

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自各種傳感器的實時數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)準確的目標檢測、碰撞預(yù)測和主動決策。這最終有助于實現(xiàn)更安全、更先進的駕駛輔助功能。

原文標題：Artificial Intelligence (AI) Utilizing Deep Learning Techniques to Enhance ADAS，作者：Ambuj Nandanwar