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当自动转向和交标志牌通感知巡航控制功能同
据外媒报道，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）表示，该计划在未来几周内向美国车主发布红绿灯和停车标志自动检测功能。马斯克称，由于世界各地的交通规则和标识存在差异，因此这个功能要在全球范围内推出可能要等到第三季度。
几天前，有特斯拉车主发现其司机辅助驾驶系统Autopilot在遇到红灯时会自动停车。特斯拉在功能介绍中称，当自动转向和交通感知巡航控制功能同时启动时，在红灯和停车标志前自动停车是可以实现的。有趣的是，这两项功能都包含在特斯拉的基础版Autopilot中，它是该目前所有车辆的标准配置。
与美国车主相比，其他国家客户的Autopilot更新将等待更长时间。特斯拉过去推出过许多受期待的功能，如智能召唤，在美国以外的国家发布也需要更长时间。特斯拉的红绿灯和停车标志识别技术已经开发了很长时间。2019年3月，特斯拉发布了自动转向停止灯警告。但这个功能只是简单地警告司机，交通信号灯当他们接近十字路口时，他们可能会通过红灯或停车标志，指示司机“立即接手”。
终推出的红绿灯和停车标志识别功能与自动停车功能，将进一步提高Autopilot的安全性。（小小）
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今天，基本的交通灯信号灯检测问题已经得到解决。深度学习和计算机视觉的创新以强健的算法的形式存在。实现实时交通信号灯检测和分类。
它们在没有开发代码的情况下工作，手动确定颜色或交通信号灯的位置。例如，交通信号灯优化的R-CNN（）模型能够以实时的速度获得进的精度。
Google的一个团队使用提取检测到的交通信号灯的方法，然后在该方法上运行第二个分类器。这种方法（）提供了灵活性;然而，根据实现的不同，它可能会增加管道复杂度和计算成本。
更重要的是，它似乎依赖于对预期交通信号灯位置的先验信息。一般来说，将分类作为第二步添加第二个网络进行培训、测试等等。
我开始先使用了单镜头检测(SSD)，后使用了Faster R-CNN，因为它对较小的对象具有较好的性能。我费力地重建了现有的实现，以自学它是如何工作的。
然后切换到使用开放源码的tensorflow对象检测api。这个近发布的工具集（）为测试模型提供了更快的周转时间，并准好了预先训练的权重。它允许我更多地关注工程的实现，并且很少涉及每个神经网络实现的细节。
在该论文（）中，他们讨论了不同方法的性能权衡。例如，SSD(类似于YOLO)对于中型到大型对象来说很好，但是对于小型对象来说，它比Faster R-CNN更糟糕。在实践中我们很难让SSD在Bosch的小交通信号灯数据集（）上收敛。相反，包含Resnet的Faster R-CNN能得到良好的结果。
我们一直在做一个关于自动驾驶汽车的有限测试。在一个很小的封闭轨道上，汽车必须成功地遵循一组路标并识别交通信号灯。
交通信号灯有不同的数量、位置、形状、大小和布局。这些差异通过深度学习是容易解决的——只收集在汽车行驶区域的交通信号灯类型的例子。
高精度的边界框允许高精度距离估计。距离估计的越准确，我们就越接近其他数据点。看下面的图片，交通信号灯在十字路口附近或远侧?
起初，我们需要大约220ms的推理时间，与滑动窗口的方法相比较，交通信号灯这是一个更快速的方法，我个人认为3 – 4帧每秒不是实时的。
在推理时间里(～220 ms 到～80 ms)，给了我们一个具有类似精度的～3x的速度。
预测在1280×720图像中不到1%的交通信号灯。例如，在上述谷歌的论文中，他们使用了2040×1080或2.3x像素的图像。
有许多系统还没有准好用于生产的示例。举个例子，在下面的图片中的灯光被认为是黄色的。
在拥有更多数据或者更多培训的情况下，很多这样的案例可以被解决。例如，我们训练了大约2万次迭代，这大概是真正收敛(模型的权重值)需要的1 / 10。
这是一件有趣的事情。从理论上讲，你可以模拟任何你想要的情况，把它提供给一个深度学习系统，然后将其通用化到现实生活中的情况。
本文转自ATYUN人工智能媒体平台，原文链接：自动驾驶汽车:实现实时交通信号灯检测和分类
两个摄像头，一个广角摄像头，一个长距离摄像头， 这样保证近处并且视野大范围内的交通灯检测 + 远处正前方交通灯检测。
通过当前位置查询高精度地图，得出交通灯相对车辆的位置，转化为图像坐标系，投射到两个摄像头中的图像2D位置，类似于切割ROI， 如果能成功投射到远距离摄像头，将会优先选择长距离摄像头图像进行ROI范围的交通灯识别，因为上距离摄像头的图像中的ROI区域更清楚（ROI图片区域大）。
Google使用提取检测到的交通信号灯的方法，然后在该方法上运行第二个分类器。提供了灵活性;然而，根据实现的不同，它可能会增加管道复杂度和计算成本。更重要的是，它似乎依赖于对预期交通信号灯位置的先验信息。一般来说，将分类作为第二步添加第二个网络进行培训、测试等等。
例如，SSD(类似于YOLO)对于中型到大型对象来说很好，但是对于小型对象来说，它比Faster R-CNN更糟糕。
在实践中我们很难让SSD在Bosch的小交通信号灯数据集（）上收敛。相反，包含Resnet的Faster R-CNN能得到良好的结果。
高精度的边界框允许高精度距离估计。距离估计的越准确，我们就越接近其他数据点。看下图，交通信号灯在十字路口附近还是远侧呢?
起初，我们需要大约220 ms的推理时间，与滑动窗口的方法相比较，这是一个更快速的方法，我个人认为3 – 4帧每秒不是实时的。
根据论文的建议，我们将该区域建议数量从原来的300个减少到50个。在推理时间里(～220 ms 到～80 ms)，给了我们一个具有类似精度的～3x的速度。预测在1280×720图像中不到1%的交通信号灯。例如，在上述谷歌的论文中，他们使用了2040×1080或2.3x像素的图像。
有许多系统还没有准好用于生产的示例。举个例子，在下面的图片中的灯光被认为是黄色的。
在拥有更多数据或者更多培训的情况下，很多这样的案例可以被解决。例如，我们训练了大约2万次迭代，这大概是真正收敛(模型的权重值)需要的1 / 10。
这是一件有趣的事情。从理论上讲，你可以模拟任何你想要的情况，把它提供给一个深度学习系统，然后将其通用化到现实生活中的情况。
白交 发自 凹非寺量子位 报道 公众号 QbitAI特斯拉，现在可以买到的有智能化体验的汽车。撇开安全话题，
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