据外媒报道，汽车在上路前需要具备的第一项基本能力是确定汽车与相邻汽车或遇到的物体之间的距离。然而，当路上有什么东西中断时，甚至当有电话打来时，司机的注意力往往会分散。为了克服这个问题，NVIDIA的研究人员提出了一种利用神经网络的解决方案。英伟达利用深度神经网络从单个相机中提取数据并检测物体距离。有人可能会问，为什么英伟达没有使用大多数汽车配备的双摄像头来提高物体距离检测效率。英伟达有充分的理由不这样做，因为尽管双摄像头可以主动确定各种参数，但如果其中一个摄像头不同步，就会导致“时间不平衡”的情况，导致检测结果不准确，在危险的情况下，可能会对生命财产造成严重损害。英伟达利用基于雷达和激光雷达传感器数据的卷积神经网络作为估计物体距离的基础，使驾驶员能够在不考虑地形的情况下依赖神经网络预测的物体距离值。
上图中的绿色方框表示检测到的物体，方框中快速变化的数字表示车辆与检测到的对象之间的距离。检测对象不仅限于车辆，还可以检测道路上的行人，从而避免交通事故。英伟达的目标是使用这种3D距离计算方法来支持自动巡航控制和自动变道等任务。然而，仍有必要等到技术成熟，并为日常驾驶提供完全可靠的结果。
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