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MIT与丰田公布创新开放数据集,加速自动驾驶与先进安全功能研究

来源:  2020-06-18 10:58:56

    如何训练自动驾驶汽车,让其对周围的世界有更深的认识?计算机能够从过去的经验中学习,从而认识到未来的模式,以帮助自动驾驶汽车安全地在不可预测的新情况下行驶吗?这些就是麻省理工学院(MIT)运输&物流中心的AgeLab与丰田安全技术协作研究中心(CSRC)试图解答的问题。据外媒报道,MITCSRC的答案就是共享了一个名为DriveSeg的创新开放数据集。


MIT与丰田 


    通过DriveSeg数据集的发布,可以知道MIT和丰田正致力于推进自动驾驶系统的研究,让该系统能够拥有像人类一样的感知能力,将驾驶环境视为连续的视觉信息流。首席研究员Bryan Reimer表示:“通过共享该数据集,我们希望鼓励研究人员、业内人士和其他创新者为临时AI建模研发新见解和新方向,以实现下一代辅助驾驶和汽车安全技术。”

    CSRC高级首席工程师Rini Sherony表示:“预测能力是人类智能的一个重要组成部分。每当人类开车时,总是会跟踪周围环境的运动情况,以识别潜在的危险,做出更安全的决策。通过共享该数据集,我们希望加快对自动驾驶系统和先进安全功能的研究,让其更能适应周围的复杂环境。”

    截至目前,已经向研究社区公布的数据集主要是由静态、单一的图像组成,可通过使用“边界框”识别和追踪道路内和道路周围的常见物体,如自行车、行人或交通信号灯等。相比之下,DriveSeg通过连续驾驶场景的视频镜头,对此类相同的常见道路物体进行了更精确的像素级表征。此种全场景分割对于识别没有特定、统一形状的不定形物体特别有用,如道路建筑和植被。

 

    (来源:盖世汽车)

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