1.3.3 深度学习在自动驾驶环境感知中的应用

自动驾驶汽车环境感知包括可行驶路面检测、车道线检测、路缘检测、护栏检测、行人检测、机动车检测、非机动车检测、路标检测、交通标志检测、交通信号灯检测等。对于如此复杂的路况检测，环境感知技术利用摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等车载传感器，以及V2X和5G网络等获取汽车所处的交通环境信息和车辆状态信息等多源信息。这些多源信息需要通过深度学习方法进行处理。

深度学习按照模型的不同可以分为CNN、RNN、LSTM、DBN和Autoencoder等类型，其中CNN（卷积神经网络）在处理图像和视频上拥有很好的效果，能帮助车辆准确地感知和理解周围环境，从而为安全、高效的驾驶决策提供支撑。CNN可以用于实时检测和识别道路上的各种目标，如车辆、行人、自行车、交通标志等。通过训练CNN，它可以从传感器（如摄像机）捕获的图像中提取特征，并准确地标记和分类目标。CNN可以用于图像的语义分割，即将图像中的每个像素点标记为属于不同的类别，例如车道线、道路、行人、建筑物等。这有助于自动驾驶车辆更好地理解和解释环境。CNN还可以进行实例分割，实例分割能够将同一类别的目标分别标记出来，有助于更精确地识别和跟踪目标。CNN也可以用于检测和提取道路边缘的特征，帮助车辆在复杂道路环境中准确地定位和行驶。