盖世汽车讯 周围的世界不断被自适应雷达系统闪光拍摄。从盐滩到山脉，以及其间的一切，自适应雷达可用于检测、定位和跟踪移动物体。人眼看不到这些超高频（UHF）范围并不意味着它们没有拍照。
虽然自适应雷达系统自二战以来就已存在，但它们在过去几十年中遇到了根本性的性能瓶颈。而在现代人工智能方法和从计算机视觉中吸取的经验教训的帮助下，杜克大学（Duke University）的研究人员突破难关，并希望带领该领域的所有研究人员高通努力。
据外媒报道，在7月16日发表在期刊《IET Radar, Sonar & Navigation》上的一篇新论文中，杜克大学的工程师们表明，使用卷积神经网络（CNN）——一种彻底改变计算机视觉的人工智能——可以极大地增强现代自适应雷达系统。
与计算机视觉热潮同步的是，工程师们好发布了一个大型数字景观数据集，供其他人工智能研究人员在其工作基础上继续研究。
“传统的雷达方法非常好，但它们还不足以满足行业对自动驾驶汽车等产品的需求，”杜克大学电气与计算机工程系罗德家族教授Vahid Tarokh实验室的研究生助理Shyam Venkatasubramanian说道。“我们正在努力将人工智能引入自适应雷达领域，以解决行业需要解决的物体检测、定位和跟踪等问题。”
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