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哈友人工智能安全辅助驾驶应用

现已重新升级

hayoou.com/adas

 

 

为你提供实时路面大转弯幅度预警

GTAV 模型: Github: https://github.com/youkpan/self_driving_GTAV

采用Tensorflow 人工智能算法框架工具

设计了10层 2000万参数的神经网络,

通过采集数百小时的驾驶数据,

训练了它良好的驾驶路况与拐弯的感觉

 

模拟自动驾驶视频:

 

极品飞车模拟视频:

http://hayoou.com/wvx1

 

预测方向盘角度需要拐左右 7 度以上时会有声音提醒

需要向左拐弯 声音频率越低, 向右拐弯 声音频率越高

APP模拟使用视频:

http://hayoou.com/wvvg

已经在GTA5 游戏中进行数据提取与预测测试 ,结果暂时不收敛 ,

相信会有更规范的数据进行训练与测试

 

使用方法:

在SD卡中打开 Hayoou Safe Driving 文件夹 ,建立一个 save.txt 的文件或文件夹

即可实时保存路面数据 ,压缩打包,上传到 hayoou.com (注册邀请码 hayoouAI)

即可帮你更好地训练这个人工智能神经网络 助你更安全驾驶

 

安卓APP 下载:

点击这里下载 哈友人工智能安全辅助驾驶应用.apk

如遇到打开软件失败,重新打开即可 ,需要安卓 5.1.1 以上,

如遇到摄像头宽高视野比例偏差大 返回桌面 再进入即可

 

安装方法:

固定到挡风玻璃处,不能有晃动,位置要十分固定

接入电源线缆,保障长时间正常供电

 

重要说明:

安装时 确保地平线 在屏幕的中央下方,位置不能偏差10%

查看图像输入位置是否正常 正常输入图像示例:

精确校准:

打开APP 生成图片后再打开?test_view.png?

66x200 的输入图像3幅 天空部分已被裁减,地平线上方:下方约1:6:

 

保证上方图片,图像最上方位置为地平线稍高一点点,仅能看到远方的车即可

如海岸边图像 对面那辆货车高度即为输入图像上方边缘

比如,这个位置是正常的

需要继续训练神经网络模型的,上传你的图像数据后 加微信hayoou2 通知我们

2017.1.26更新

 

 

无人驾驶方向技术前瞻

人需要通过持续不断地判断当前的视频图像中物体是否符合他的概率密度 如果是并且概率积累到一定程度时则判断这个物体存在并且作出响应 ,所以对于人类来说仅一张图片80%的概率来识别这个物体其实已经足够了 他可以在接下来的动态连续的图像中再次确认、识别

所以目前机器学习的难点 判断自行车只有60%的概率 其实已经足够

 

如果这个物体是以前从未见过的物体 但是概率判断存在 人的神经系统会额外增加一套系统 来加强学习、处理这个额外现象 而目前的机器学习模型没有考虑到这一点

hayoou.com

 

 " 不得不提的是,一些重要的其他环境模拟工具,譬如具备了超现实交通系统的知名游戏《侠盗猎车手5》,已经被证明可以为自动驾驶软件“预演”提供有价值的虚拟环境。"

 

我们目前的这一套辅助系统就是按照多时间的连续的图像发送给机器来进行评估预测的

目前是0S -0.5S -2S 3张图像拼合。暂时还没做白化处理 ,其预测能力已经有所体现

 

无人驾驶为了提高安全概率 需要对薄弱的环节进行训练 比如提前预测奔跑的孩子 预测前后车刹车失灵的情况 等等

但是机器学习有可能就会将这小部分的训练数据集淹没

也可以实现一部分 比如说识别出人的概率 再配合速度计算

 

 

 

哈友视频 2016.10.17 0 4352
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哈友视频
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2016.10.17 (2720 天前)
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