IAIS帮助自动驾驶车辆识别并区分交通标识

　　对自动驾驶车辆而言，在高速上建立建站挑战性较高：道路较窄，车道更窄，容易引起拥堵。倍感压力的驾驶员们通常会采用不太安全的方式予以应对，容易引发交通事故。传感器系统和自动驾驶系统的算法无法应对复杂的交通情况，如：车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标（trafficcones）。路标还含有允许车速等信息。

　　位于德国圣奥古斯丁（St.Augustin）的弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究院（IntelligentAnalysisandInformationSystems，IAIS）的研究人员正采用人工智能攻克技术难关。StefanEickeler负责目标识别，他表示：“我们的新技术使系统能够读取并理解路标的意思，精确度极高。获取数据后将从语义层级进行数据处理，确保系统能够完整地了解所表达的含义，以便车辆处理该数据。通过深度学习功能，我们能让软件学会如何更为快速、高效地识别路标表达的内容。”

　　采用该方法后，未来导航系统和驾驶辅助系统能够共同协作，正确地区分高速公路上的出口标识，更为精确地调整车辆间的行驶间距并及时调整车速。

　　该设备尚在研发阶段，将基于当前采用的车用摄像头技术，每秒帧数为20-25。该系统能否分析运行中的图像，识别信息标识、交通车道标线（trafficlanemarking）和LED交通信息等的相关信息。未来愿景：摄像头将成为自动导航系统的主接口，使各类传感器变得多余，可有可无。

　　目前的研究工作属于2016年12月启动的AutoConstruct研究项目的一部分，德国政府负担部分资金。该项目旨在设计一系列待用、成本优化的摄像头，可替代自动驾驶用传感器。该研究机构还担负着开发相关图像处理软件的职能。