自动驾驶中的计算机视觉技术——ICCV2015主题报告回顾-低调大师

自动驾驶中的计算机视觉技术——ICCV2015主题报告回顾

2017-10-26 675

自动驾驶汽车过去只出现在科幻作品中，而现在似乎已经离我们近在咫尺，这得益于近年来计算机视觉、机器学习等技术的高速发展以及计算机硬件处理能力的飞速提升。在这些新技术中，计算机视觉技术的进步对自动驾驶领域起到了极其重要的作用。今天，我们以回顾ICCV2015主题报告的形式为大家简要介绍究竟有哪些计算机视觉技术应用到了自动驾驶领域。

2015年，在计算机视觉领域中的顶级会议ICCV中，组委会针对自动驾驶专题，邀请了来自戴姆勒、丰田、牛津大学、博世公司等世界顶级研究者做了主题报告。下面为大家推荐这次主题报告的网站：https://sites.google.com/site/cvadtutorial15/materials
（其中包括了演讲人的PPT，内容非常充实，有很多他们推荐的种子文章，感兴趣的同学可以参考）

下面简要介绍一下这次主题报告的框

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阿里鄢志杰博士：“达摩院”要做下一代颠覆性的人机交互

人机之间的自然交互一直是人工智能领域的一个美好愿景，而语音是人机交互中最重要的手段之一。随着人工智能的迅速崛起，新一轮语音技术变革已经跃然眼前，成为科技巨头们争相攻下的堡垒。近日，飞象网记者对阿里iDST (Institute of Data Science and Technologies) 智能语音交互团队总监鄢志杰博士进行了专访，从阿里iDST发展战略、平台建设、自然人机交互技术等多角度揭开阿里智能语音交互的神秘面纱。 “达摩院”要做下一代颠覆性的人机交互 PC时代，人们与机器通过键盘和鼠标交流，与机器“沟通”需要学会打字、按键操作；移动互联网时代，人们与智能手机通过触摸屏幕交流，只需滑一滑手指即可完成任务；未来智能时代，机器将更像人类的一员，与它之间的交互方式将更趋同于与人之间交互。而要做到像“人”一样交流，机器就必须具备语音

2017-10-27

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机器视觉是唯一能够通过非接触的方式识别物体、观测物体的技术，在各个领域都具有难以替代的独特作用。同时，机器视觉这个领域包含了大量的细分技术领域，对于新技术的探索和研究也从未停止脚步。 3D机器视觉系统.jpg 在智能生活领域，机器视觉的主要作用是为机器提供物体识别的功能；在智能制造领域，机器视觉广泛应用于物体的检测、测量、识别（识别条形码、二维码）、工业机器人的定位。其中，智能生活领域识别物体的难点主要在于识别目标的覆盖范围的扩大，包括识别成功率的提高，以及样本库的训练；而智能制造领域中，工业机器人的定位是所有功能中相对较难的一种，由于对于作业精度和作业速度的需求，该功能的难点主要在于标定（图像坐标系与外部坐标系的映射）精确度与标定速度的提升，定位过程中的精确度与速度的提升等。为了赋予机器人眼识别物体的功能，机器视觉一般需要经历图像获取、预处理、特征提取、分析理解、图形匹配的过程，最终得到对于图像信息的解释和描述。其中，预处理是将图像进行变换、增强、去噪、均衡、复原等处理；特征提取是从图像信息中提取能够构成目标形象的关键特征，如几何特征（角点、不变量）、颜色特征（灰度、突变）、Gab...

2017-10-30

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。