AI正在帮助汽车点坑洼

在道路状况上保持更好的标签对于自动驾驶汽车至关重要。

很快,你的车可能能够自动发现在道路上的坑洞的矿工,从来没有修复。

现在,人工智能可以允许汽车在韩国土木工程和建筑技术研究所的研究人员前进的道路上发现坑洼。

“路面状况差,对车辆运行构成了重大的安全风险,特别是在自动车辆的情况下,”研究人员在他们的研究中发表了电子产品。坑洞可能导致驾驶员 - 或自动驾驶汽车 - 失去对车辆的控制,导致伤害或死亡。

这意味着道路维护 - 这已经是许多社区的子达,在未来将变得更加重要,特别是如果我们想要的话自驾卡车占据街道。

坑洼的成本:坑洼不仅仅是安全问题;Axel-Snappers成本司机约3美元十亿每年在美国修理,AAA估计在2016年

可怜的道路表面对于自治车辆尤其有问题。

坑洼在多雨条件下加剧,研究人员注意。极端天气,包括较重和更强烈的降雨,是气候变化的影响 - 例如,首尔,例如,在2020年8月遭受了历史记录卓越。因此,我们可能会看到这一成本随着时间的推移而增加。

发现损害赔偿金:可以通过各种方法跟踪道路状况,包括振动传感器和激光扫描。但深入学习算法最近授予研究人员,马力开始开发AI模型,可以帮助我们的汽车挖掘坑洼和其他损坏的计算机愿景。

使用图像的模型可以使用消费者设备,如智能手机,或者在这种情况下,汽车(但是不是有智能手机驾驶你的车!)。这使得基于照片的系统吸引目前依靠人们以发现坑洼和其他问题的城市。

但是,在路上发现一个洞的看似简单的任务是一种比你想象的更复杂的问题。开放的道路是一种动态环境,毕竟,当天气影响道路上的照明条件时,即使在路上的道路上也可能表现不佳。亮度水平是一个特定的粘附点。

在道路上发现一个洞的看似简单的任务是计算机的一个比你想象的更复杂的问题。

为了帮助解决问题,研究人员使用称为卷积神经网络的AI模型,或CNN。CNN调整传感器看到图像的亮度图像点击了“是的,那些是坑洼的AI。”

与CNN一起武装,他们的AI无论灯光如何工作。

韩国地方政府正在驾驶该技术,研究人员希望在不久的将来扩展该号码。

“在自治车辆即将到来的时代,维持道路设施至关重要,”Leadki Ryu说。

“这种基于AI的技术将使有效的道路表面管理更容易。”

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