自动驾驶汽车要想安全行驶，需要“了解”周围的事物。自动驾驶汽车可以利用现有的交通图像来练习和学习这种能力。据外媒报道，埃因霍温工业大学(TU/e)的研究人员Panagiotis Meletis汇集了各种交通图像，可以提高自动驾驶汽车的感知能力。
(来源:techxplore.com)
那个戴帽子的年轻人是在等人，还是打算过马路？一个球滚到街上，会有小朋友追着它跑吗？蓝色的车应该并排停还是开走？在城市中驾驶时，我们需要经常评估这些情况。因此，自动驾驶汽车面临的主要挑战之一是根据周围的事物得出正确的结论，从而预测意外情况。
Panagiotis Meletis解释说，为了更深入地了解交通状况，我们必须首先确定自动驾驶汽车从摄像头接收到的图像中的各种物体。在视频编码和架构(视频编码& amp；Architectures)研究小组，Meletis参与了移动感知系统实验室的一个项目:自动驾驶汽车定期前往TU/e校园进行试驾。“它需要能够判断是红绿灯、树、行人、自行车还是车辆。”在更详细的层面上，它还需要能够识别车轮或肢体，因为这些可以指示运动的方向和道路使用者的意图。
我们可以为人工神经网络(AI)提供大量的交通图像，其中所有相关元素都被标记出来，以教会它分析交通场景。然后，通过输入新的、未标记的图像来测量AI的理解水平。如下图所示，不同的颜色显示了AI如何解读图像:汽车是蓝色的，自行车是深红色的，人类的手臂是橙色的，躯干是灰色的。
(来源:techxplore.com)
在研究开始时，只有几个公开可用的图像数据集来描述交通场景，Meletis说，“现在有很多数据集，每个数据集都有自己的侧重点。想想包含交通灯、骑自行车的人、行人等的图像。”但是每个数据集都被标记为不同的系统。Meletis在更高的语义层次上连接这些注释。“比如轿车、公交车、卡车都属于‘交通工具’的范畴。骑自行车的，骑摩托车的，司机都属于‘司机’。在这些定义的帮助下，我可以同时使用所有可用的数据集来训练AI，并产生更好的结果。”
在2018年计算机视觉与模式识别大会组织的一次研讨会上，其中一个比赛是关于“鲁棒视觉”的，需要分析具有视觉冲击力的交通图像，比如大雨或过度暴露在阳光下。基于包含许多这种低质量图像的数据集，Meletis开发的系统比其他参与者的表现更好。Meletis还表示，在过去的一年中，他们成功编制了两套新的数据集，用于整体场景理解。自动驾驶汽车要想安全行驶，需要“了解”周围的事物。自动驾驶汽车可以利用现有的交通图像来练习和学习这种能力。据外媒报道，埃因霍温工业大学(TU/e)的研究人员Panagiotis Meletis汇集了各种交通图像，可以提高自动驾驶汽车的感知能力。
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那个戴帽子的年轻人是在等人，还是打算过马路？一个球滚到街上，会有小朋友追着它跑吗？蓝色的车应该并排停还是开走？在城市中驾驶时，我们需要经常评估这些情况。因此，自动驾驶汽车面临的主要挑战之一是根据周围的事物得出正确的结论，从而预测意外情况。
Panagiotis Meletis解释说，为了更深入地了解交通状况，我们必须首先确定自动驾驶汽车从摄像头接收到的图像中的各种物体。在视频编码和架构(视频编码& amp；Architectures)研究小组，Meletis参与了移动感知系统实验室的一个项目:自动驾驶汽车定期前往TU/e校园进行试驾。“它需要能够判断是红绿灯、树、行人、自行车还是车辆。”在更详细的层面上，它还需要能够识别车轮或肢体，因为这些可以指示运动的方向和道路使用者的意图。
我们可以为人工神经网络(AI)提供大量的交通图像，其中所有相关元素都被标记出来，以教会它分析交通场景。然后，通过输入新的、未标记的图像来测量AI的理解水平。如下图所示，不同的颜色显示了AI如何解读图像:汽车是蓝色的，自行车是深红色的，人类的手臂是橙色的，躯干是灰色的。
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在研究开始时，只有几个公开可用的图像数据集来描述交通场景，Meletis说，“现在有很多数据集，每个数据集都有自己的侧重点。想想包含交通灯、骑自行车的人、行人等的图像。”但是每个数据集都被标记为不同的系统。Meletis在更高的语义层次上连接这些注释。“比如轿车、公交车、卡车都属于‘交通工具’的范畴。骑自行车的，骑摩托车的，司机都属于‘司机’。在这些定义的帮助下，我可以同时使用所有可用的数据集来训练AI，并产生更好的结果。”
在2018年计算机视觉与模式识别大会组织的一次研讨会上，其中一个比赛是关于“鲁棒视觉”的，需要分析具有视觉冲击力的交通图像，比如大雨或过度暴露在阳光下。基于包含许多这种低质量图像的数据集，Meletis开发的系统比其他参与者的表现更好。Meletis还表示，在过去的一年中，他们成功编制了两套新的数据集，用于整体场景理解。
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