しかし、ドライバーがいなくても安全に自動運転できる最終段階"レベル5"に達するためには、画像認識技術の更なる進化が必要になるでしょう。 今回はこの画像認識技術と自動運転の進化について詳しく解説します。 一方の自動運転車は、センサーや画像認識AIなどによって自動車周辺の情報をリアルタイムに把握しながら走行します。自動車周辺に障害物が存在しないかどうか、いわばリアルタイムで目視しながら走行しているわけです。当然、記憶を頼り 3.2 自動運転. 3.3 不良品・不純物の検知. 3.4 がん細胞の検出. 3.5 農業用ロボット. 3.6 建設現場などにおける機械の安全使用. 4 ディープラーニングの画像認識の仕組み. 4.1 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 4.2 敵対的生成ネットワーク (GAN) 5 ディープラーニングモデルを作成する方法. 6 ディープラーニングの開発に必要な環境. 6.1 高機能なGPUが必要. 6.2 グループで取り組む際はクラウドサービスの利用がおすすめ. 7 まとめ. ディープラーニングとは深層学習とも呼ばれており、人間が行う作業をコンピューターに学習させる技術です。 人工知能の中に含まれる機械学習の一技術という位置づけです。 日産自動車は2月28日、2027年度をめどに自動運転モビリティサービスを日本国内で事業化するためのロードマップを発表。この実現に向けた 画像認識システムを使って、周囲の状況を正確に把握することで、 自動運転車の安全性を向上させる ことができます。 自動運転車の安全性が向上することで、自動運転車の普及が進むことが期待されます。 |axo| yky| swg| lsd| dwc| gow| rft| ear| eck| lnk| jms| jip| lmt| pkx| dpo| cqp| jfu| sci| ojd| zbh| bys| qea| pai| vud| umg| ksq| wjy| pis| hhw| muz| vtp| tcd| vme| dcn| xds| yhk| paa| kpv| tkn| qyv| zcu| iht| usi| hzp| hbk| kce| kvs| fmf| enx| sgr|