Humanising Autonomy筹资530万美金用于AI系统 帮助自动驾驶汽车注意行人

制造自动驾驶汽车最困难的部分是确保车辆知道行人在做什么以及他们将要做什么。Humanising Autonomy在这一领域拥有专业知识，并希望成为全球以人为中心的计算机视觉系统的一部分。据外媒报道，该公司基于其人工智能系统优势筹集了530万美元的种子基金。该公司表示，其人工智能系统的性能优于人类，可以处理几乎所有的汽车摄像头图像。Humanising Autonomous的技术是一组机器学习模块，用于识别不同的行人行为，例如行人是否准备走上街道，他们是否注意到了汽车，是否与司机有眼神交流，以及他们是否在打电话。该公司将其模式的优势归因于两件事。首先，这是其数据来源的多样性。该公司联合创始人兼首席执行官Maya Pindeus表示，“一开始，我们从各种来源收集数据，包括闭路电视摄像机、各种分辨率的车载摄像机和自动驾驶汽车传感器。我们还建立了数据合作伙伴关系，并与不同的机构合作。因此，我们可以在不同的城市建立强大的数据集，包括不同的摄像机类型、不同的分辨率等。这对系统非常有益，因此该系统适用于夜间环境，以及密歇根州的雨天。此外，Humanising Autonomy还获取和分析事故图像，因为这些都是自动驾驶系统或人类驾驶员无法读取行人意图的有用例子。其次，该公司的模式具有模块化的特点。它们不是单一的车型，而是一组可以根据自动驾驶主题或硬件要求单独选择和调整的车型。Pindeus解释道，“例如，如果我们想知道行人在过马路时是否分心，人类会采取许多行动来做出判断。我们有所有不同的模块，可以预测一个人是否分心、是否面临危险等。这使我们能够根据不同的环境进行调整，例如伦敦和东京，人们的行为不同。”此外，处理需求。自动驾驶汽车对GPU的要求非常高，我们的模块可以适应不同的处理需求。当模块与4级或5级自动驾驶汽车集成时，软件在标准GPU上运行。当我们与售后市场合作改造应用程序时，我们的模型仍然可以运行。因此，我们的系统可以满足多个级别的自动驾驶。“一家专注于激光雷达和RGB相机的全栈传感公司需要完成数十或数百项任务，包括物体特征识别和跟踪、注意标志以及监控附近和远处的汽车。对于这些公司和制造商来说，人性化自主的功能和高度特定的解决方案可能更简单，而不是建立自己的系统或依赖更通用的对象跟踪。Pindeus指出，“与自动驾驶汽车相邻的行业也可以使用这一系统。”仓库和制造设施使用机器人和其他自动机器。如果他们知道周围的工人在做什么，他们就会更有效率。人性化自治系统只对需要再培训的部分进行再培训，这比从头开始构建新系统需要更少的工作量。目前，该公司正在与欧洲、美国和日本的旅游供应商合作，包括戴姆勒的梅赛德斯-奔驰和空中客车。该公司正在进行一些案例研究，以展示其系统如何在各种情况下提供帮助，包括提醒车辆和行人在人行横道上相互注意，以及改进自动驾驶汽车的路径规划。该系统还可以查看大量过去的视频，并根据行人的数量和行为对一天中的某个区域或时间段进行风险评估。Pindeus表示，500万美元的种子基金主要用于该产品的商业化。

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