盖世汽车讯 据外媒报道，汽车主动安全系统专利单目3D热成像和测距解决方案的开发商Owl Autonomous Imaging（Owl AI）发布了卷积神经网络白皮书，其中解释了Owl Thermal RangerTM如何使用卷积神经网络（CNN），且仅使用一台红外摄像头，根据行人和动物自身的热特征在黑暗中准确可靠地定位和分类。
图片来源：Owl AI
除了具有比其他汽车热安全解决方案更精确、更小、更便宜的新型单目3D热像仪外，Owl独特的CNN软件还可以快速准确地分类和测量弱势道路使用者（VRU）的位置。一旦识别到，系统就会向驾驶员发出警报。如果驾驶员反应不够快或不够准确，车辆的刹车和转向系统会立即启动，以防止损坏车辆，更重要的是，避免对VRU造成伤害。
全球政府机构和行业组织正在制定和实施新的安全法规，这将迫使汽车制造商采用比目前技术更有效的新安全技术，而这也为行人安全打开了热成像技术的大门。
该白皮书涵盖了卷积神经网络的历史、该技术的工作原理（AI/机器训练）、CNN方法是解决当前行人安全问题的最佳解决方案的原因，以及汽车制造商如何使用。
Owl Autonomous Imaging首席执行官兼联合创始人Chuck Gershman表示：“就开发下一代自动驾驶汽车安全和ADAS系统而言，了解CNN如何助力热成像功能至关重要。安全是汽车行业成功实施自动驾驶汽车的关键关口，能够在夜间看到并识别道路上的行人和动物是需要解决的重要安全障碍。”
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