文章目录

1️⃣文章引言 2️⃣视觉感知优化汽车之眼 3️⃣神经网络赋能感知算法 深度神经网络DNN 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 4️⃣BEV+Transformer创新特征级融合 5️⃣语义分割深化场景理解 总结

1️⃣文章引言

当今，AI大模型是一个火热的关键词。随着人工智能的迅猛发展，AI大模型在各个领域展现出了巨大的潜力和应用价值。在自动驾驶领域，AI大模型的应用驱动自动驾驶算法具备更强的泛化能力。

那么 AI大模型 为自动驾驶赋能了什么？它的未来发展前景又是怎样？

本文将以主流自动驾驶汽车特斯拉为例，揭开AI大模型在自动驾驶领域的神秘面纱

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AI大模型在自动驾驶中的应用涵盖了深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、BEV+Transformer特征级融合以及语义分割等方面。通过这些应用，AI大模型能够提供强大的感知和理解能力，为自动驾驶系统的性能和安全性提供关键支持。

2️⃣视觉感知优化汽车之眼

在自动驾驶中，视觉感知是非常重要的一项技术，AI大模型在视觉感知上也有着广泛的应用。

AI大模型可以通过目标检测和跟踪技术，实现对道路上的车辆、行人等目标的准确识别和追踪。这种技术能够帮助自动驾驶系统建立对周围环境的感知，并为决策和规划提供必要的信息。

常见的目标检测算法包括基于传统方法的Haar特征级联分类器、HOG+SVM以及基于深度学习的Faster R-CNN和YOLO等。这些算法通常通过在图像上滑动窗口，并使用分类器来判断窗口内是否存在目标，进而完成目标的定位与识别。

光流估计是通过分析连续帧图像中像素的位移来推断运动信息的技术。

AI大模型可以利用光流估计来检测道路上的动态物体，并进行动态障碍物的预测和跟踪。这对于自动驾驶系统的安全性和稳定性至关重要。

光流估计基于亮度恒定和空间连续假设，将相邻图像中同一点的灰度变化关系转化为速度向量场，其中点的运动轨迹是连续、等间距的。通过对图像中的特征点进行跟踪，可以得到这些特征点的速度向量，从而推断出物体在图像中的运动情况。

以下是光流估计的简单代码：

import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)# 设置参数feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))# 初始化点的位置old_points = Nonewhile True: ret, frame