- 主题:视觉方案真的很难么?
你是纯极光,是极光加视觉。
【 在 litra 的大作中提到: 】
: 激光能识别红绿灯吗,能分辨颜色吗
: 雨雪天气对雷达的干扰很大
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: 宠辱不惊,看庭前花开花落;去落无意,望天边云卷云舒
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处理麻烦就等于在说技术水平不够。
技术够的话,麻烦也能处理。
马斯克就说不愿意做这个难度大的,他还是想省钱
【 在 shiyg 的大作中提到: 】
: 不同种类的信息处理起来比较麻烦,而且激光雷达成本高。
: 摄像头能看到的信息比人眼多得多,因为后续各种处理,
: 人眼对照度很敏感,只能直接加工处理
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这恰恰是他省钱的手段。
他省了一个雨刷感应器的硬件。 用现成的摄像头就把事情干了。
ai听上去很高端, 但是用ai控制雨刷这事贼简单。 感觉几个学人工智能的研究生就能把这个模型给训练了。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
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: 你把一切都归于省钱的话,那你就得好好解释下为啥tesla要去掉雨水传感器,改用摄像头+AI代替了。
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: 雨水传感器几块钱。摄像头+AI识别要多少钱?识别正确率能跟雨水传感器比?
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对于特斯拉来说,硬件不要钱, 因为它全车已经有那么多摄像头了。 不需要为雨量计算再添加硬件了。 他直接把雨量感应器给省了。
雨量这件事, 就是用现有的摄像头看看车外雨有多大。 自动驾驶也是那些摄像头,看雨多大还是那几个。
至于人工智能。 上亿个参数的神经网络叫人工智能, 分几个叉的决策树也叫人工智能。 看看雨有多大这件事,能有多复杂的模型? 我感觉这个事可能都用不了特斯拉算法工程师一人天的工作量。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
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: 一个雨量传感器成本就几块钱。
: 哪怕是你去4s店这种十几倍零整比的地方,按原厂配件的价买,也就100快钱上下。
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: 从研发角度来说,接入雨量传感器这事的研发都不用研究生来,大专生就够。准确率直接就是100%。
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: 你觉得很简单更便宜?ok,那你告诉我,一套车规级的
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