杜克大学研发智能车头灯机器学习提升其自动识别能力-电子工程世界

据外媒报道，杜克大学的工程师助力车头灯研发，希望该产品能够自动识别车辆的周边环境，有选择性地照亮重要目标物并将道路情况显示在车载显示屏上。

杜克大学兼杜克昆山大学的电气化与计算机工程系教授表示：“现代的车头灯并非仅含1-2个灯泡。恰恰相反，有上百万个灯泡。本人与业内伙伴方开展合作，旨在研发一款智能车头灯。在识别车辆的周边环境后，该智能车头灯可独立控制各像素（pixel），并自动点亮车辆前方的不同区域。”

技术难点不在于车头灯的光照方式，而在于其自动识别功能。华域视觉科技（上海）有限公司（HASCO Vision Technology）正参与该项目合作，旨在利用机器学习技术来解决这类问题。

为实现实时决策能力，研究人员务必选择正确的硬件并设计相应的算法，与该硬件架构相匹配。杜克大学的两名科研人员合力作了一段技术演示，但在实际应用前，还需要进行相关调整。

探查精度是非常重要的性能要求，同时也是面临的一大挑战，实时响应也是需克服的难点。若算法的响应时间过长，实用性就很差。从技术上讲，这是两类技术难题。

但研究人员预计，在不远的将来，该难题将被攻克，并新增一些花哨的功能（bells and whistles）。该项目还将为该款智能车头灯提供投影功能，旨在用车头灯光束来投射天气及路况信息、交通表示、导航方位及驾驶车道。

未来还可能利用替代性传感器，但自动驾驶车辆最终可能会选择雷达与激光雷达这两大类传感器。在此之前，该项目目前只采用了前视摄像头（forward-facing cameras），旨在降低成本。未来数年内，消费者可能会看到更为智能的车头灯。

据研究人员透露，初代智能车头灯或在两年内上市。当该产品被用于上路车辆后，研究人员将获得更多的反馈及数据，以便进一步提升产品的探查精度及响应时间，助力未来的产品迭代。

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