绪论

人工智能是研究、开发用于模拟延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，是计算机科学的一个分支。人们为了让计算机能想人类一样感知、思考、决策等，从20世纪50年代起就进行了很多努力。

传统计算机视觉始于20世纪50年代，传统计算机视觉是指在深度学习广泛应用之前，用于处理和分析图像的经典算法和技术。这些方法通常依赖于手工设计的特征提取和基于数学模型的分析，而不是通过学习大量数据来自动发现特征。

传统计算机视觉的主要技术包括：主要技术包括边缘检测（如Canny）、特征检测与描述（如SIFT、ORB）、图像分割（阈值分割、分水岭算法）、图像变换（傅里叶变换、霍夫变换）以及3D视觉（立体视觉、结构光扫描）。这些方法广泛应用于图像识别、视频监控、工业检测等领域，尤其在数据有限或资源受限的情况下仍然有效。

 

ImageNet竞赛的图像分类错误率：

 

 

计算机视觉的主要任务及其应用：图像分类、对象检测、语义分割、图像生成

 

深度学习的发展：

The history of deep learning is unusual in science. The perseverance of a small cabal of scientists, working over twenty-five years in a seemingly unpromising area, has revolutionized a field and dramatically impacted society.

深度学习的历史在科学史上是极不寻常的，一小撮不屈不挠的科学家在毫无未来的领域坚持了25年，最终极大的影响了世界。——《Understanding deep learning》

 

人工智能的三大要素：算法、算力、数据

               

5月11日，深蓝以3.5比2.5的比分赢得了第六场比赛，战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

 

“深蓝”每秒可以检测2亿个不同的国际象棋位置，依靠“深蓝”强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步。

 

从算到学：

围棋变数极多，一回合有250种可能，而一盘棋可以长达150回合。显然“深蓝”式的硬算在围棋上行不通。

Alpha Go胜利的秘诀不仅仅是计算机强大的计算能力，更依赖其精妙的算法。Alpha Go的算法的核心则依靠强化学习、深度学习和蒙特卡洛树搜索。“强化学习让Alpha Go有了自学能力，深度学习让Alpha Go通过数据驱动的机器学习有了估值量化能力，蒙特卡洛树则是一个连接所有技术和动作的框架。”

 

2017 年 5 月 23 日至 27 日

AlphaGo 在中国乌镇举行的三局比赛中，以 3:0 的比分战胜了当时世界排名第一的围棋选手柯洁。

 

人工智能的应用当然不会只是用来下棋，智能搜索、无人驾驶汽车、智能机器人……人工智能已经在试探着进入人类实际生活之中，许多人说，未来人类的大部分工作或许都将被人工智能取代。

 

人工智能的应用：

医疗图像识别

疾病检测与诊断：

• 自动检测：深度学习模型能够从CT、MRI、X光等医学影像中自动检测和识别疾病。例如，模型可以检测肺结节、乳腺肿块、脑肿瘤等病变。
• 分类：通过分析影像，深度学习可以将病变分类为不同类型，帮助医生做出准确的诊断。

图像分割：

• 区域分割：深度学习可以精确分割医学影像中的不同结构，如肿瘤区域与正常组织的边界。这对于治疗规划和术后评估非常重要。

图像增强与重建：

• 增强影像质量：深度学习技术可以用于增强影像的质量，减少噪声，提高图像的清晰度。
• 图像重建：在某些成像技术中，如MRI，深度学习可以用于图像的重建，提高成像速度和质量。

多模态融合：

• 融合多种影像数据：深度学习可以将来自不同模态（如CT和MRI）的影像数据进行融合，提供更全面的诊断信息。

预测与预后评估：

• 预测疾病进展：通过分析影像数据，深度学习可以预测疾病的进展情况，帮助制定个性化治疗方案。
• 预后评估：深度学习还可以用于评估患者的预后情况，预测治疗效果。

脑肿瘤语义分割：

骨折检测：

 

自动驾驶：

深度学习在自动驾驶中的应用非常广泛，并且已经成为推动自动驾驶技术进步的核心动力之一。以下是深度学习在自动驾驶中的主要应用领域：

 

1. 感知系统

深度学习用于处理和分析来自摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达等传感器的数据，以感知周围环境。这包括：

• 物体检测：识别和定位车辆、行人、交通标志、信号灯等物体。常用的技术包括卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）。
• 物体分割：将图像中的每个像素分类为不同的类别，如道路、行人、车辆等，以帮助自动驾驶系统理解场景的语义。
• 自由空间检测：识别可以安全行驶的区域，如道路边界和障碍物，这对规划车辆路径至关重要。

2. 定位与地图构建

自动驾驶汽车需要知道它在环境中的位置。深度学习帮助改进了基于视觉的定位和SLAM（同步定位与地图构建）技术：

• 视觉里程计（Visual Odometry）：通过分析连续图像帧中的变化，计算出车辆的运动轨迹。
• 特征匹配与回环检测：使用深度学习模型在大规模地图中进行特征匹配，增强定位精度。

3. 路径规划

深度学习用于预测可能的驾驶路径，并制定最优驾驶路线：

• 驾驶策略预测：通过分析周围车辆的行为，预测未来的交通状况，并规划最优行驶路径。
• 轨迹生成与优化：生成适应复杂环境的平滑驾驶轨迹，确保安全和舒适。

4. 行为预测

深度学习帮助自动驾驶系统预测其他道路使用者（如行人和车辆）的行为：

• 运动预测：基于历史数据和当前环境预测其他车辆或行人的未来运动轨迹，从而避免碰撞。
• 意图识别：判断行人或其他驾驶者的意图，如是否打算横穿马路或变道。

5. 决策与控制

自动驾驶系统通过深度学习模型做出驾驶决策，并控制车辆执行这些决策：

• 端到端学习：直接从传感器数据生成控制指令（如转向、加速和制动），实现全自动驾驶。
• 强化学习：通过模拟环境中的试验和反馈，优化驾驶策略，使车辆能够在复杂场景中自适应调整。

6. 多传感器融合

深度学习还用于融合来自不同传感器的数据，如摄像头、LiDAR、雷达和GPS，以构建更精确和全面的环境感知模型。通过将不同类型的数据集成在一起，自动驾驶系统能够更好地应对不同的驾驶条件。

7. 驾驶辅助系统

深度学习支持高级驾驶辅助系统（ADAS）的功能，如自动紧急制动、车道保持辅助和自适应巡航控制，这些功能在完全自动驾驶之前就已经得到了广泛应用。

 

下载本节的示例代码及文件：NVIDIA_DRIVE_Automotive_Perception.mp4