“我国成功研发智能辅助驾驶系统目标识别准确率达世界先进水平”

本篇文章583字，读完约1分钟

记者26日从中国航天科工二院二部获悉，该省近日成功研制出“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”，借助方寸几厘米的嵌入式芯片，实现了对环境的实时、准确的智能感知，在目标识别精度方面达到了世界先进水平

公开数据显示，智能驾驶目标识别精度最高为90.55%，但解决一张图像需要4秒的两台智能辅助驾驶系统的算法精度为90.05%，而解决一张图像只需要0.03秒。

目前，二部队已经突破了一系列核心技术，包括多目标检测与识别、可行驶区域分割、车道检测等，在深度神经互联网压缩、深度神经互联网的编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。 该小组负责人郭睿认为，场景的语义分割可以让计算机理解“看到”的图像代表什么，深层神经互联网可以通过学习自行提取上层的语义特征，排除逆光、向光、阴影、缺损等因素对目标检测的干扰

郭氏表示，该团队的业务重点将转向“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”的工程化和产品化事业，并与相关汽车工厂联合开展功能测试和量产试制，预计今年年底完成小规模量产。

此外，该团队还开发了融合可见光、红外和毫米波雷达的新型智能传感器，应对军用车辆驾驶环境中光线多、多样性、夜间行军禁止照明等特殊场景，满足了军用车辆全天24小时辅助驾驶的诉求。 该团队在智能感知、智能决策等方面积累的先进技术，逐渐在武器系统的目标检测与识别、智能指控等行业发挥作用。

(责任编辑王韵)