基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述：首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术，如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等，由于识别目标种类繁多，基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈；接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法，采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆，可大幅度提升自动驾驶算法的性能；最后总结全文，并展望了未来的研究方向，即整合传统特征和深度学习特征，进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

2022-01-18
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深度卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptive field内的输入有相似性，那么在神经网络中加上卷积操作也就成了自然的事情。

2022-01-18
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一文读懂自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

在无人驾驶中，感知、定位、规划决策、控制是四个基本的系统模块。由于当前算法还无法实现绝对的智能，因此依然需要大量的先验知识来提高模块性能、鲁棒性，以实现安全的自动驾驶。其中，高精地图是对道路及周边环境先验知识的集成。而建立在地图之上的准确定位，是判断行车状况的重要依据，为后续的感知、规划决策提供有力支撑。

2022-01-18
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计算机视觉技术在无人驾驶中的应用

当前，人工智能是下一代信息技术的核心和焦点，而无人配送则是人工智能典型的落地场景，因为完成无人配送需要自动驾驶技术、机器人技术、视觉分析、自然语言理解、机器学习、运筹优化等一系列创新技术的高度集成。目前，美团的日订单数量已经超过 2000 万单，在人力有限的情况下，对无人配送就有着非常迫切的需求。美团无人配送团队已经自主研发两款适应不同业务场景的无人车产品，其中一款适用于室内外道路的小型低速无人车，还有一款长距离室外运输的中型无人车。

2022-01-18
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高低轨卫星网络融合路径分析

针对全球范围内日益兴起大型低轨卫星星座建设热潮，现有高低轨通信卫星各自优势存在不足，单独组网都无法满足未来天基信息网络的需求，低轨卫星网络面临与已有高轨卫星网络如何共存的问题，通过重点分析高低轨卫星网络各自的组成和特点，提出了终端应用结合、网络管控融合、体制协议融合等逐级深入的未来高低轨卫星网络融合的路径，并面向未来卫星互联网的建设，提出了高低轨卫星网络系统相互协调发展的建议。

2022-01-17
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人工智能系统安全综述

人工智能的迅速发展使得人们越来越关注人工智能技术对社会的潜在影响。对人工智能安全技术的基本组成，及内生安全、衍生内生安全进行了研究。从技术上，分析了机器学习由于奖励函数、数据变化以及算法探索等方面的安全性挑战；从应用上，提出了伦理和法制等方面值得研究和解决的问题；从国家安全角度，提出了技术的自主可控性；最后，展望了人工智能安全未来的研究方向。

2022-01-17
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数字孪生实现大数据可视化决策

目前，“数字孪生”热度不断攀升，备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题，全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一，GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。

2022-01-17
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基于WEB的数据仓库技术在电信网络管理系统中的研究

基于WEB的数据仓库技术在电信网络管理系统中的研究基于WEB的数据仓库技术在电信网络管理系统中的研究

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