特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡每天都在不斷改進，并變得越來越先進，但特斯拉似乎確信，未來其神經(jīng)網(wǎng)絡將的發(fā)展速度將會更快。據(jù)外媒報道，日前，特斯拉
特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡每天都在不斷改進，并變得越來越先進，但特斯拉似乎確信，未來其神經(jīng)網(wǎng)絡將的發(fā)展速度將會更快。據(jù)外媒報道，日前，特斯拉公布了名為“自動駕駛數(shù)據(jù)管道和深度學習系統(tǒng)(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)”的專利，專注優(yōu)化圖像處理，將使其自動駕駛系統(tǒng)更高效。該項專利旨在對以往用于自動駕駛車輛的深度學習系統(tǒng)進行改進。以往，這些系統(tǒng)使用傳感器數(shù)據(jù)獲取信息。
特斯拉認識到，數(shù)據(jù)變得越來越復雜，需要新的傳感器。根據(jù)該項專利，需要定制數(shù)據(jù)管道，可以最大限度地從傳感器數(shù)據(jù)中獲取信號信息，并為深度學習分析深度學習網(wǎng)絡提供更高級別的信號信息。
該系統(tǒng)將使用車載傳感器或攝像頭捕捉圖像，例如高動態(tài)范圍攝像頭、攝像頭傳感器、雷達傳感器或超聲波傳感器。然后，高通或低通濾波器將圖像分解。最終，一系列處理器將破譯圖像的含義。
以下專利流程圖描述了車輛學習信息的過程。首先，系統(tǒng)接收傳感器數(shù)據(jù)。其次，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進行分解和預處理。然后，進行深度學習分析。最后，研究結果將被傳輸?shù)杰囕vAI處理器，用于車輛控制。
(圖片來源：美國專利局/特斯拉)
在另一過程中，從這些圖像中獲取的信息將與其他特斯拉用戶收集的數(shù)據(jù)進行比較，從而緩解駕駛員對于自動駕駛系統(tǒng)可能執(zhí)行錯誤程序的擔憂。該專利旨在打造安全的駕駛體驗，并且更加高效地改進特斯拉自動駕駛軟件。
利用這一過程，特斯拉能夠使車載攝像頭和傳感器獲取的圖像保持盡可能高的分辨率。這樣，神經(jīng)網(wǎng)絡就可以更高效地從其接收的數(shù)據(jù)包中學習，并且更有效地處理更高質量的圖像，從而更快地改進自動駕駛。這些改進功能可與特斯拉Hardware 3計算機提供的功能配合使用，Hardware 3專門為內(nèi)置冗余系統(tǒng)的全自動駕駛而設計。
該項專利以特斯拉全自動駕駛套件為基礎，表明了該公司正努力完善其軟件性能。該項專利不僅會為特斯拉車主帶來更安全的駕駛體驗，也會加速實現(xiàn)全自動駕駛。
關鍵詞： 特斯拉 自動駕駛數(shù)據(jù)管道
