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新创举!让无人机拥有昆虫视觉

无人机+昆虫竟然有如此大的成效?了不起! 对于无人机而言,感知距离和回避障碍一直都是一个巨大的挑战,虽然已有部分无人机产品可躲避障碍,但仍存在不少技术问题。就在近日,瑞士洛桑联邦理工学院一名学生Darius Merk研发了一种避障算法,或将解决这一问题。 该避障算法是从昆虫视觉中得到的启发。Merk认为昆虫避障的方式简单而高效,仅凭光的运动速度就能判断物体远近。“某些昆虫可以通过光照强度来探测周围障碍物,在飞行途中,它们视网膜上的图像运动会产生光流信号,这种光流为昆虫的视觉导航提供了丰富的空间特征信息,从而根据穿过树叶间隙的光线强度快速判断前方的空隙可否安全通过。”Merk表示。因此他的算法中主要应用了光流法。 在测距上面,无人机最初采取的方式如同车雷达一样透过类似蝙蝠的“听觉”,向测距对象发射电波,从而判定物体的方向和位置,然后躲避。雷达式测距的最大弊端是,它需要先发射电波,然后侦察电波反射,因此在续航力和电波发射功率的限制下,很难进行长距离测距。而最近市场上能够躲避障碍的新机型大多是基于模仿人眼的工作方式来实现障碍识别,其主要通过图像识别和距离传感器来判断无人机的飞行环境,图像分析...

为预测用户出行需求,ofo开始使用AI实现智能调度

ofo官方称在其人工智能系统中,应用了一款能够预测用户出行需求的AI,以便用户更好的出行体验。 共享单车几乎已经遍布了国内的主要城市,在众多共享单车中,属于佼佼者地位的ofo今天称在其人工智能系统中,应用了与“阿尔法狗”相同的算法模式,来预测用户的出行需求。 ofo称在其人工智能系统中,应用了与“阿尔法狗”相同算法模式的卷积神经网络来预测用户出行需求,实现智能调度。 AlphaGo的出现,让更多的人体会到人工智能技术为世界带来的改变,而AlphaGo的基础算法正是卷积神经网络。卷积是提取相关性特征的方法,神经网络是预测需求的模型结构,其主要应用于图像识别领域。ofo统计小黄车已为全球120座城市上亿用户提供了超10亿次出行服务,拥有共享单车行业最庞大的出行数据。 随着出行数据增多,ofo对用户出行需求的预测都会越来越精准。与此同时,ofo还运用谷歌的TensorFlow人工智能系统,使预测结果更精确。这是共享单车行业首次将人工智能图像处理技术应用于智能运营中。ofo将智能锁返回的定位信息形成热力图,并记录热力图的关键帧图像变化,利用卷积神经网络将图像抽象为网格像素,并对像素内的颜色变化...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。