Image-based Biometric Recognition Technology
技术
TECHNOLOGY
基于图像的生物特征识别技术
基于深度学习的人脸识别方案,准确识别人脸信息,提取图像特征、比对模版数据,确认驾驶员状态。
三维物体的识别与跟踪
Recognition and Tracking of 3D Objects
对手势跟踪以及后续计算机数据处理,手势动作捕捉通过光学和传感器实现。手势识别推测的算法通过统计样本特征以及深度学习神经网络。
视线追踪技术
Eye-Tracking Technology
基于眼球追踪模拟人眼三维模型,为眼动测试提供真实的数据基础,并根据适当时候对驾驶员进行提醒。
车外感知技术
Extravehicular Perception Technology
在计算机视觉领域的外部环境感知,对驾仓外道路环境进行实时监测及预警。
高速自动驾驶
Autopilot on Highway
基于深度学习,多传感器融合的感知,结合深度学习及基于规则的混合决策算法;
创新架构设计和组件开发模式,L1-L4应用开发平台化,扩展赋能主机厂软件定义汽车;
满足自动驾驶不同模块对高算力和高实时性的要求;
创新架构设计和组件开发模式,L1-L4应用开发平台化,扩展赋能主机厂软件定义汽车;
满足自动驾驶不同模块对高算力和高实时性的要求;
L3/L4 智能驾驶软件架构
Software Architecture Supporting L3/L4 Autonomous Driving
支持 L3/L4 自动驾驶的软件架构,提供MCU上的硬实时操作系统和SoC上的软实时操作系统在特定硬件平台的移植和优化;提供开发适合于自动驾驶的中间件技术;设计完善的支持 L2/L3 自动驾驶的应用框架作为各种算法的运行容器,加速自动驾驶功能的落地。
多传感器融合
Multi-Sensor Fusion
将多传感器或多源的信息和数据,在一定准则下加以分析和综合,以完成所需的目标和道路的检测、估计和预测
规划和控制算法
Planning and Control Algorithm
自动驾驶系统通过动态寻路,建立车辆行驶任务的全局行驶路径,并在正确感知周围环境的基础上,对周围车辆进行预测,进而对车辆进行行为规划和路径规划,最终实现对车辆的正确、合理、精准的控制。