Как глубокое обучение используется в автономных транспортных средствах?

Глубокое обучение (нейронные сети) позволяет автономным транспортным средствам собирать и обрабатывать огромные объёмы данных из окружающей среды, а затем принимать решения на основе этой информации. vk.com

Некоторые области применения глубокого обучения в автономных транспортных средствах:

• Восприятие окружающей среды. vc.ru Нейронные сети анализируют данные, поступающие от различных сенсоров, таких как радары, лидары, камеры. vc.ru
• Обнаружение и распознавание объектов. vc.ru Нейронные сети способны обнаруживать объекты на изображениях и видео, что важно для идентификации других участников движения (автомобилей, пешеходов, дронов). vc.ru
• Принятие решений. vc.ru Модели с подкреплением позволяют автономным транспортным средствам принимать решения, учитывая внешние условия и целевые задачи. vc.ru
• Управление движением. vc.ru Нейронные сети могут контролировать движение, управляя рулевым управлением, торможением и ускорением. vc.ru
• Прокладка маршрутов. serverflow.ru Глубокое обучение включает в себя сложные расчёты для оптимального выбора пути с учётом текущих условий, включая пробки, погодные условия или ДТП. serverflow.ru
• Безопасность. vc.ru Нейронные сети могут использоваться для обнаружения аномалий в поведении транспортного средства, что помогает предотвратить аварии. vc.ru
• Обновления и самообучение. vc.ru Нейронные сети могут обучаться на основе новых данных, собранных в реальном времени, что позволяет автономным транспортным средствам постепенно улучшать своё поведение. vc.ru