谷歌、特斯拉等科技巨頭都在不遺余力地發(fā)展自動駕駛技術，但這項技術要走向成熟還需在許多關鍵子系統(tǒng)上獲得突破。英國劍橋大學開發(fā)的一套機器成像識別系統(tǒng)，有望以更低的成本來解決自動駕駛汽車如何看見和分辨路上物體的難題。

這一系統(tǒng)名為“segnet”，只需將系統(tǒng)的核心應用程序與常規(guī)攝像頭甚至智能手機的攝像頭配合使用，就能快速拍攝路面環(huán)境畫面，實時將影像中不同物體進行分類，比如道路、路牌、行人、建筑等，并進行對照識別。

研究人員說，他們已在城區(qū)道路和高速公路上進行過測試，系統(tǒng)的識別準確率讓人滿意，這方面的性能甚至超過基于激光或雷達的傳感器。接下來，研究人員還準備在郊野甚至雪地和沙漠環(huán)境中開展測試。

目前發(fā)展中的自動駕駛汽車原型多使用基于雷達等技術的傳感器來進行物體識別。但這類裝備的價格往往比較高昂，甚至比車輛的價格還高，這極大地影響了自動駕駛汽車實用化前景。

研究人員說，相對那些昂貴的傳感器，這一新開發(fā)的系統(tǒng)不但成本要低很多，而且還能進行“深度學習”。研究人員會不斷為系統(tǒng)增加相關的分類識別數(shù)據(jù)，提升識別準確度。