几回失足的无人车，也许缺了一个“域顺应”

前面提到，差异都市和路面情形的光泽强弱都是差异的，为担保无人驾驶车辆在各类光泽情形都可以或许获取靠得住的阶梯信息，有研究职员提出了一种自顺应曝光算法。操作光学传感器将收罗图像转化为灰度值，并逐行进动作态阈值比对处理赏罚，快速获取下一周期正确曝光点。在阶梯现实的测试中，该算法可以或许快速并有用获取阶梯信息，后续的界线处理赏罚较为清楚。

2.路面障碍物检测。

道理是操作已有的先验常识，好比从源域图像中学会辨识障碍物的颜色、边沿、纹理特性等等，对方针域阶梯上的差异车辆举办说明并快速提取出障碍物。

这方面的算法许多，好比Zielke等人操作马路边沿的对称性与明显性来提取马路边沿信息。Kuehnle等人基于图像中车轮的对称性来辨认车的后轮。Crisman等人操作视觉图像中的颜色信息实现了马路跟从等等，都从差异水平晋升了无人驾驶方针检测的机能。

3.多源域数据迁徙算法。

商汤的研究职员提出了一种名为“鸡尾酒”的收集，以办理将常识从多源域的数据向方针域迁徙的题目，来辅佐无人车模子更有用地辨认新情形。

详细的做法是，操作共享特性收集，对全部源域以及方针域举办特性建模，然后操作多路反抗域顺应技能(相同于GAN天生器)，每个源域别离与方针域举办两两组合反抗，以此明晰进修域的稳固特性，极洪流平地低落体系因数据毛病而对情形举办误判。

归根结底，“域自顺应”要领不只低落了实习风险，也有用地晋升了体系的进修机能。从这个角度想，就更等候在CVPR 2019挑衅赛中见到新的黑马了!

多说一点

此刻看到“无人驾驶”这四个字，绝大大都人会想到什么?圈内人也许会认为“凉”，而平凡公众则是“反感”。

2019第一季度方才已往，关于无人驾驶的负面消息层出不穷：

客岁创下融资记载的RoadStar.ai星行科技死于内耗，成为第一家倒下的无人车公司;苹果自动驾驶部分裁人190人，无人车数目镌汰到62辆;有吴恩达配景的美国自动驾驶创业公司Drive.ai上个月也传出了“卖身”的动静。

财富之以是受挫，其实是由于无人车的安详性难以完全说服公众。

就在前两天，有研究职员通过在路上贴贴纸之类的“物理进攻”就让特斯拉的自动驾驶汽车并入了反向车道，乃至还能在没有车主授权的状态下用Xbox 游戏手柄操控。

即即是在无人车最为成熟的湾区，也有不少内地住民扎胎的扎胎，拿枪的拿枪，让人对无人驾驶的将来有点颓废。而当远景变得不再清朗的时辰，或者，追求技能步崆最终的续命之道。

以往在计较机视觉、呆板进修等规模的顶级集会会议中，关于域顺应的研究都齐集在图像分类和语义支解方面，很少看到实例级使命上的应用，如方针检测及跟踪，尽量它们对付无人驾驶来说越发重要。

虽然，想要让“域顺应”辅佐无人车更有用的实习，只靠伯克利和滴滴在CVPR 2019中开释的数据集或某一场角逐还远远不足，还要为研究者提供更多元的支持，好比加强研究团队与车企的接洽，环绕真实需求举办配套研发等等。

在此之前，这项伟大的技能照旧老诚恳实地待在尝试室和测试阶梯上吧。

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（编辑：湖南网）

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