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纯视觉有个疑惑,就是当视线条件不好,采集不到足够信息的时候,再牛逼的AI算力也发挥不出来啊
纯视觉有个疑惑,就是当视线条件不好,采集不到足够信息的时候,再牛逼的AI算力也发挥不出来啊
那就和人一样呗,人眼看不清的时候会减速慢行,摄像头拍不清楚的时候也减速慢行不就完了,自动驾驶肯定是越符合人类驾驶习惯越合理,你想想要是大雨大雾这种能见度低的天气自动驾驶还开得飞快,即使他靠雷达能保证绝对安全,人坐上去不会害怕吗?
那就和人一样呗,人眼看不清的时候会减速慢行,摄像头拍不清楚的时候也减速慢行不就完了,自动驾驶肯定是越符合人类驾驶习惯越合理,你想想要是大雨大雾这种能见度低的天气自动驾驶还开得飞快,即使他靠雷达能保证绝对安全,人坐上去不会害怕吗?
纯视觉方案采集道路信息只依赖摄像头,而采用激光雷达的厂商会同时用激光雷达和摄像头采集道路信息,厂商们不用毫米波雷达的唯一原因就只有贵,为了节省成本,当国产供应链能解决毫米波雷达成本问题的时候,你觉得哪种是更加优秀的解决方案呢?
[图片]
纯视觉方案采集道路信息只依赖摄像头,而采用激光雷达的厂商会同时用激光雷达和摄像头采集道路信息,厂商们不用毫米波雷达的唯一原因就只有贵,为了节省成本,当国产供应链能解决毫米波雷达成本问题的时候,你觉得哪种是更加优秀的解决方案呢?
最好再加上红外
最好再加上红外
纯视觉方案采集道路信息只依赖摄像头,而采用激光雷达的厂商会同时用激光雷达和摄像头采集道路信息,厂商们不用毫米波雷达的唯一原因就只有贵,为了节省成本,当国产供应链能解决毫米波雷达成本问题的时候,你觉得哪种是更加优秀的解决方案呢?
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纯视觉方案采集道路信息只依赖摄像头,而采用激光雷达的厂商会同时用激光雷达和摄像头采集道路信息,厂商们不用毫米波雷达的唯一原因就只有贵,为了节省成本,当国产供应链能解决毫米波雷达成本问题的时候,你觉得哪种是更加优秀的解决方案呢?
这么说吧,裸眼视力2.0的聋子不能考驾照。
这么说吧,裸眼视力2.0的聋子不能考驾照。
多模型的融合提供不了那么多算力,而且真的会打架。不要想着多模态,激光雷达和道路线识别都是歪门邪道,走纯视觉➕ai才能到自动驾驶,企业大佬比你们懂,现在都在纯视觉就是最好的证明
多模型的融合提供不了那么多算力,而且真的会打架。不要想着多模态,激光雷达和道路线识别都是歪门邪道,走纯视觉➕ai才能到自动驾驶,企业大佬比你们懂,现在都在纯视觉就是最好的证明
到底要多少算力?怎么打架?不要翻来覆去就这几句话好吗?拿点数字出来说话好不好。多模型融合不就是ai吗?你口中的大模型耗算力还是多模型耗算力?
到底要多少算力?怎么打架?不要翻来覆去就这几句话好吗?拿点数字出来说话好不好。多模型融合不就是ai吗?你口中的大模型耗算力还是多模型耗算力?
到底要多少算力?怎么打架?不要翻来覆去就这几句话好吗?拿点数字出来说话好不好。多模型融合不就是ai吗?你口中的大模型耗算力还是多模型耗算力?
到底要多少算力?怎么打架?不要翻来覆去就这几句话好吗?拿点数字出来说话好不好。多模型融合不就是ai吗?你口中的大模型耗算力还是多模型耗算力?
无穷无尽啊,依靠激光雷达不可能穷尽道路的所有情况,而不穷尽所有情况就会发生事故,误解
无穷无尽啊,依靠激光雷达不可能穷尽道路的所有情况,而不穷尽所有情况就会发生事故,误解
我给你举例子,比如说前面有一辆车倒了,摄像头说,前面有一副画,激光雷达说前面有个障碍物,那你肯定得设定规则,这种情况下优先激光雷达刹车。又比如前面有一汽车尾气,激光雷达说不好了有大块异形障碍物,快刹车,激光雷达判断不了这是什么东西,他优先级越高就越占算力,因为你需要无数模型去匹配他。而纯视觉就只需要匹配这个场景我要转方向盘还是减速还是刹车,不需要识别出道路上各种东西,也就天生有算力的优势。
我给你举例子,比如说前面有一辆车倒了,摄像头说,前面有一副画,激光雷达说前面有个障碍物,那你肯定得设定规则,这种情况下优先激光雷达刹车。又比如前面有一汽车尾气,激光雷达说不好了有大块异形障碍物,快刹车,激光雷达判断不了这是什么东西,他优先级越高就越占算力,因为你需要无数模型去匹配他。而纯视觉就只需要匹配这个场景我要转方向盘还是减速还是刹车,不需要识别出道路上各种东西,也就天生有算力的优势。
你根本没搞懂,图像识别比雷达识别更耗性能好不好?汽车尾气在暗环境下图像识别出错的概率大,还是雷达识别出错的概率大?你所谓的视觉方案要识别出是什么物体,雷达只需识别是否障碍即可,哪个更快更省算力?
你根本没搞懂,图像识别比雷达识别更耗性能好不好?汽车尾气在暗环境下图像识别出错的概率大,还是雷达识别出错的概率大?你所谓的视觉方案要识别出是什么物体,雷达只需识别是否障碍即可,哪个更快更省算力?
到底要多少算力?怎么打架?不要翻来覆去就这几句话好吗?拿点数字出来说话好不好。多模型融合不就是ai吗?你口中的大模型耗算力还是多模型耗算力?
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如果你想更了解一点纯视觉,最好再去b 站看一下图像学,怎么实现人脸追踪的,你就知道纯视觉不是你想的那么简单
如果你想更了解一点纯视觉,最好再去b 站看一下图像学,怎么实现人脸追踪的,你就知道纯视觉不是你想的那么简单
不需要雷达代替耳朵,一台车可以有很多眼睛
不需要雷达代替耳朵,一台车可以有很多眼睛
很多眼睛 也只是眼睛,你也不想想为啥人类没进化成四五只眼睛,而是要有眼睛耳朵,耳朵能发现可见光穿透不了的情况
很多眼睛 也只是眼睛,你也不想想为啥人类没进化成四五只眼睛,而是要有眼睛耳朵,耳朵能发现可见光穿透不了的情况
很多眼睛 也只是眼睛,你也不想想为啥人类没进化成四五只眼睛,而是要有眼睛耳朵,耳朵能发现可见光穿透不了的情况
很多眼睛 也只是眼睛,你也不想想为啥人类没进化成四五只眼睛,而是要有眼睛耳朵,耳朵能发现可见光穿透不了的情况
同样的路况,聋子肯定比瞎子更安全,严禁抬杠
同样的路况,聋子肯定比瞎子更安全,严禁抬杠
视觉方案可以是可以按匹配程度来决定决策的,如果人戴了帽子,那可以设定百分之99匹配成功执行减速让行,但是激光不行,他可能会识别不出,因为这是个异形障碍物在模型里面没有。
视觉方案可以是可以按匹配程度来决定决策的,如果人戴了帽子,那可以设定百分之99匹配成功执行减速让行,但是激光不行,他可能会识别不出,因为这是个异形障碍物在模型里面没有。
你在说啥?为什么要识别戴帽子?模型都是自己训练的,你说没有所谓的异形障碍物,我加到训练集里不行吗?
你在说啥?为什么要识别戴帽子?模型都是自己训练的,你说没有所谓的异形障碍物,我加到训练集里不行吗?
激光雷达就是智能机的机械键盘,可以有,没必要
激光雷达就是智能机的机械键盘,可以有,没必要
你这个比喻我不赞同,虽然没有专门搞过感知智能这块,但通用的原理还是知道一些,视觉方案需要依赖海量的数据来进行标注训练,主要依赖摄像头采集图像,成本虽然较低,但是在处理复杂环境和极端恶劣天气环境下的能力是非常有限的。
激光雷达刚好相反,成本高,但对复杂环境和极端恶劣天气的感知能力是比较高的。
最优的情况其实是两者结合起来,可以最大限度提升自动驾驶整体性能和安全性。
你这个比喻我不赞同,虽然没有专门搞过感知智能这块,但通用的原理还是知道一些,视觉方案需要依赖海量的数据来进行标注训练,主要依赖摄像头采集图像,成本虽然较低,但是在处理复杂环境和极端恶劣天气环境下的能力是非常有限的。
激光雷达刚好相反,成本高,但对复杂环境和极端恶劣天气的感知能力是比较高的。
最优的情况其实是两者结合起来,可以最大限度提升自动驾驶整体性能和安全性。
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