譯者 | 李睿

審校 | 重樓

人工智能和機器學習利用深度學習技術的優勢，使高級駕駛輔助系統(ADAS)發生了重大變革。ADAS在很大程度上依賴深度學習來分析和解釋從各種傳感器獲得的大量數據。攝像頭、激光雷達(光探測和測距)、雷達和超聲波傳感器都是傳感器的一些例子。這些傳感器從車輛周圍環境中實時收集的數據包括圖像、視頻和傳感器讀數。

通過將機器學習開發技術有效地整合到訓練深度學習模型中，ADAS可以實時分析傳感器數據并做出明智的決策，以提高駕駛員的安全性并輔助駕駛任務，為未來的自動駕駛做好準備。它們還可以估計周圍物體的距離、速度和軌跡，使ADAS能夠預測潛在的碰撞，并提供及時的警告或采取預防措施。以下深入了解先進駕駛輔助系統中深度學習技術的關鍵步驟，以及開發和部署ADAS中常用的工具。

一、開發和部署ADAS深度學習模型的關鍵步驟

1.數據預處理

ADAS中的數據預處理側重于準備收集到的數據，以便進行有效的分析和決策。它涉及的任務包括清理數據以消除錯誤和不一致，通過插值或外推法處理缺失值，處理異常值以及規范化特征。對于圖像數據，調整大小可以確保一致性，而規范化方法標準化像素值。傳感器數據，例如激光雷達或雷達讀數，可能會經過過濾技術，例如噪聲去除或異常值檢測，以提高質量。

通過執行這些預處理步驟，ADAS可以使用可靠和標準化的數據，提高預測的準確性和整體系統性能。

2.網絡架構選擇

網絡架構選擇是ADAS中的另一個重要過程，因為它可以優化性能，確保計算效率，平衡模型復雜性和可解釋性，實現對不同場景的泛化，并適應硬件約束。通過選擇合適的架構，例如用于視覺任務的卷積神經網絡(CNN)和用于序列數據分析的遞歸神經網絡(RNN)或長短期記憶網絡(LSTM)，ADAS可以提高準確性，實現實時處理，解釋模型決策，并在資源有限的情況下有效處理各種駕駛條件。卷積神經網絡(CNN)利用卷積和池化層來處理圖像并捕捉空間特征，而遞歸神經網絡(RNN)或長短期記憶網絡(LSTM)則捕捉時間依賴性并保留記憶，用于預測駕駛員行為或檢測困倦等任務。

3.訓練數據準備

ADAS中的訓練數據準備有助于數據拆分、數據擴充和其他必要步驟，以確保有效的模型學習和性能。數據拆分包括將收集的數據集拆分為訓練集、驗證集和測試集，從而能夠訓練深度學習網絡，使用驗證集調整超參數，并使用測試集評估最終模型的性能。

使用數據增強技術，例如翻轉、旋轉或在圖像中添加噪聲，以增強訓練數據的多樣性和大小，降低過擬合的風險。這些步驟共同提高了訓練數據的質量、多樣性和可靠性，使ADAS能夠做出準確而穩健的決策。

ADAS中的網絡架構和自治特性

4.訓練過程

ADAS系統的訓練過程包括使用優化算法和損失函數訓練深度學習模型。這些方法被用來優化模型的性能，最大限度地減少誤差，并在真實世界的駕駛場景中實現準確的預測。通過優化過程調整模型的參數，使模型從數據中學習，提高其做出明智決策的能力，增強ADAS的整體有效性。

5.物體檢測與跟蹤

物體檢測和跟蹤也是ADAS的關鍵步驟，因為它使系統能夠檢測車道或實施行人檢測以提高道路安全。在ADAS中有幾種執行目標檢測的技術。一些流行的基于深度學習的技術是基于區域的卷積神經網絡(R-CNN)、單鏡頭多盒檢測器(SSD)和You Only Look Once(YOLO)。

6.部署深度學習模型

在ADAS中部署深度學習模型，可以確保經過訓練的深度學習模型與車載計算機或專用處理器等車輛硬件組件兼容。你必須對深度學習模型進行調整，使其能夠在已經存在的硬件架構中無縫地工作。這些模型需要集成到車輛的軟件堆棧中，以便與其他軟件模塊和傳感器進行通信。

它們處理來自各種來源的實時傳感器數據，例如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器。這些部署的模型分析傳入的數據流，檢測物體，識別車道標記，并根據它們的解釋做出與駕駛相關的決策。這種實時處理對于在緊急情況下提供及時警告和協助駕駛員至關重要。

二、持續學習和更新

• 在線學習：ADAS系統可設計為基于新數據和經驗不斷學習和更新深度學習模型。這包括整合機制，使模型適應不斷變化的駕駛條件、新場景和不斷發展的安全要求。
• 數據收集和注釋：持續學習需要收集新的數據和注釋來訓練更新的模型。這可能涉及從各種傳感器獲取數據，人工注釋或標記收集到的數據，并相應地更新訓練管道。
• 模型再訓練和微調：當收集到新數據時，可以使用新數據對現有的深度學習模型進行重新訓練或微調，以適應新出現的模式或駕駛環境的變化。

以下了解ADAS開發中常用的工具、框架和庫。

• TensorFlow：谷歌開發的開源深度學習框架。它為構建和訓練神經網絡提供了一個全面的生態系統，包括數據預處理、網絡構建和模型部署的工具。
• PyTorch：另一個廣泛使用的開源深度學習框架，提供動態計算圖，使其適合研究和原型設計。它為構建和訓練深度學習模型提供了一系列工具和實用程序。
• Keras：一個運行在TensorFlow之上的高級深度學習庫。它為構建和訓練神經網絡提供了一個用戶友好的界面，使初學者和快速原型制作都可以訪問它。
• Caffe：專為速度和效率而設計的深度學習框架，通常用于ADAS中的實時應用。它為模型部署提供了一組豐富的預訓練模型和工具。
• OpenCV：一種流行的計算機視覺庫，提供廣泛的圖像和視頻處理功能。它經常用于預處理傳感器數據，執行圖像轉換，并在ADAS應用程序中實現計算機視覺算法。

總而言之，將深度學習技術集成到ADAS系統中，使其能夠分析和解釋來自各種傳感器的實時數據，從而實現準確的目標檢測、碰撞預測和主動決策。這最終有助于實現更安全、更先進的駕駛輔助功能。

原文標題：Artificial Intelligence (AI) Utilizing Deep Learning Techniques to Enhance ADAS，作者：Ambuj Nandanwar