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　　橫河驅動器UB5CP3-005N-1AB-2C1-N/CN4服務中心介紹，對于處理能力，我們將關注攝像頭需要做什么，這是因為它與前置雷達一起是支撐諸如在特斯拉中使用的自動駕駛儀的主要傳感器。

　　攝像頭系統通常是廣角單攝或立體雙攝，在車上呈前向或以環繞視場(360°)配置。與雷達和激光雷達不同，攝像頭感應設備取決于處理輸入的軟件的功能;攝像頭的分辨率很重要，但沒有達到你想象的程度。

　　橫河驅動器UB5CP3-005N-1AB-2C1-N/CN4為簡化處理過程，我們使用了一種被稱為卷積神經網絡(CNN)的重要算法。CNN是從攝像頭源中提取和分辨信息的一種高度專業化和**的方法。在我們的汽車案例中，它從攝像頭獲取輸入并識別車道標記、障礙物和動物等。CNN不僅能夠完成雷達和激光雷達所能做的所有事情，而且能夠在更多方面發揮作用，例如閱讀交通標識、檢測交通燈信號和道路的組成等。事實上，某些一級供應商(Tier 1)和汽車原始設備制造商(OEM)正在研究通過攝像頭和雷達組合來降低成本。

　　CNN將機器學習的元素帶入汽車。神經網絡的結構都普遍基于我們自己大腦的連線結構。人們首先必須選擇想要實現的網絡類型，以及其按照層數來決定的深度。每層實際上是前一層和后一層之間的一組互連節點。為了實現神經網絡，大量的智能訓練數據將被應用于它;這是一種高度計算密集型的操作，大多數情況下是離線進行的。對于諸如一種道路情況的圖像和視頻這樣的每一次通過，網絡通過調整各層內的相關因素來進行學習。當訓練數據通過它時，這些相關因素可以從數百萬次數據分析中得到提升。一旦完成訓練，就可以將網絡和相關因素加載到諸如CPU或GPU計算或特定CNN加速器之類的結構中。

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資訊來源：汕頭羅克自動化