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初创公司推超低功耗且超快感知设备 让自动驾驶

发布时间: 2019-03-04

Kelzal的人工智能(AI)工程师将摄像头传感器与卷积神经网络(CNN)集成在一起,实现可能辨认和分类人和车辆等物体的感知解决规划。此类利用与人类的举动类似,而且可提升人工智能行业的发展。

盖世汽车讯 据外媒报道,神经网络和深度学习可从数据中学习,并根据学习做出决定,代表了机器学习技术的下一个发展方向。总部位于圣地亚哥(San Diego)的一家初创公司Kelzal宣布推出“超低功耗和超快感知装备”(Ultra-Low Power and Ultra-Fast Perception Appliances)的新产品线打算。目前,Kelzal正加入研发基于第三代神经网络跟视觉传感器的技巧。

然而,在人工智能系统中实行此类应用需要高功耗且价格高昂的图形处理器(GPU)。Kelzal表现其正在为具备第三代神经网络、且基于事件的视觉设备供应低功耗感知功能,以实用于移动机器人和监控等应用。

Kelzal表示其新技能超快感知设备(Ultra-FAST Perception Appliance),可在多少毫秒内识别和分类物体,速度之快足以探测和跟踪高速子弹,是实现自动驾驶汽车跟机器人的空想决定。此外,其超低功耗感知设备(Ultra-Low Power Perception Appliance)可依靠一个电池快速、准确地运行,适用于监控、主动零售和分析行业。

市场上用于自动驾驶汽车的人工智能模型不止一种,经过特别设计的深度学习模型可能用于路灯,识别行人,如此一来,当汽车在该路上行驶时,可告诉路上其别人。谷歌研发的Waze就是此类AI模型,可告知运用同一条道路的其余人。



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