亚美体育app下载-加速自动驾驶落地 特斯拉申请数据管道和深度学习系统专利

本文摘要:据外电12月28日报道,电动汽车制造商特斯拉预计将在明年之前部署自动驾驶系统,为此正在申请数据管道及深度自学系统的专利,这进一步延缓了目标的实现。

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据外电12月28日报道,电动汽车制造商特斯拉预计将在明年之前部署自动驾驶系统,为此正在申请数据管道及深度自学系统的专利,这进一步延缓了目标的实现。特斯拉的神经网络每天过后都有所改善,看起来是更先进的设备,但该公司似乎在保证未来不会以更慢的速度发展。例如,最近的专利使特斯拉自动驾驶系统能够更有效地运行。这得益于集中在图像处理优化上的新数据管道。

特斯拉将12月26日发表的专利命名为“自动驾驶数据管道及深度自学系统”。这项专利背后的想法是对过去用作自动驾驶车的深度自学系统进行革命性的改良。

过去,这些系统用于“捕获的传感器数据”以检索信息。特斯拉意识到,当数据看起来更简单时,需要新的传感器。根据该电动汽车制造商的专利申请文件,需要定制数据管道,以便从捕获的传感器数据中最大限度地获得信号信息,并从深度自学网络中获得更高水平的信号信息。

开展深度自学分析。该专利中描述的系统将用于车辆上所有传感器或照相机捕捉的图像。在这种情况下,必须有低动态范围照相机、照相机传感器、雷达传感器或超声波传感器。

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然后图像通过“高通”或“低通”滤镜分解。网络桌面网络最终由一系列处理器解密图像的意义。

专利的流程图描述了车辆理解信息的过程。传感器数据交接是该过程的第一部分。然后,数据被分解和预处理,系统开始深度自我学习分析。

最后,结果将被传送到车辆的人工智能处理器,以便在车辆控制中使用。在另一个过程中,从这些图像中检索到的各种信息将与全球其他特斯拉用户创建的数据进行比较。

这将缓解驾驶员在自动驾驶时可能继续错误程序的担忧。该专利的目的是建立安全的驾驶员经验,在特斯拉自动驾驶软件坚固的基础上提高性能,以比以前更有效的过程实现这一点。

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在此过程中,特斯拉需要在车辆的摄像头和传感器捕捉到的图像中保持尽可能低的分辨率。这样可以在神经网络收购的数据包中更有效地自学。因此,神经网络必须以更有效的方式处理更好的图像,并关闭以改善更慢的自动驾驶技术。

(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),)这种效率提高与特斯拉硬件3电脑获得的额外电力兼容。这台电脑是为带有内置验证的全自动驾驶而设计的。对于特斯拉现有的自动驾驶套件,根据最近的专利,该公司目前正在努力提高软件性能的细微差别。

这项专利不仅为特斯拉车主创造了更安全的驾驶员体验,还将使即将到来的全自动驾驶汽车的未来变得更加缓慢和现实。有趣的是,被列为专利发明家的3名工程师中,2名是布里杰什特里帕蒂(Brijesh Tripathi)和蒂莫菲乌瓦洛夫(Timofey Uvarov),他们已经离开了特斯拉。至于第三位工程师叶甫盖尼范斯坦,目前还不确定他是否在特斯拉。

(阿尔伯特爱因斯坦,北方执行)。

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