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学术报告:深度学习与自动驾驶的现状与未来
2018-03-30 15:18  

题目:深度学习与自动驾驶的现状与未来

报告人:黄新明

时间:201843日(周二)14:40

地点:工科5404

报告提纲:

自从2007DARPA自动驾驶汽车挑战赛成功亮相以来,许多汽车制造商和研究机构正在开发未来自主驾驶汽车。智能信息处理作为其核心技术包括计算机视觉,深度学习,传感器融合,自主控制,车辆通信等。无人驾驶技术还带来了智慧城市,交通安全等多方面的重要问题的研究。

在这次演讲中,我们将介绍伍斯特理工的团队目前在无人驾驶和智能车这一领域的最新研究成果。主要的重点将是计算机视觉和机器学习算法以及它们在软件/硬件平台上的实时实现。计算机视觉研究结果包括车道检测和前车碰撞警告,各类交通标志检测和分类,交通灯检测和识别,路面标记检测,车辆检测与跟踪,行人检测,道路场景分割等。应用深层神经网络技术,我们还构建了一个基于视频的自动驾驶仿真系统。我们的测试车辆使用多种传感器,包括多个摄像头,红外成像,车载雷达,精确GPS3D激光雷达等,和基于GPU的大数据处理系统,已成功实现高速路上多种天气下的无人驾驶。在硬件架构方面,我们已经构建了GPU和基于FPGA的硬件加速器,旨在实时运行复杂的计算视觉与深度学习的信息处理算法。与传统CPU处理器的性能相比,硬件加速器可以实现一到两个数量级的加速。我们的研究目标是开发自动驾驶与智能车中的关键技术,并在我们的原型车上进行实践。我们热忱寻求与学术界和工业界的广泛合作,共同解决未来智能交通系统中的重要问题。

个人简介:

黄新明教授于2001年在弗吉尼亚理工大学 (Virginia Tech) 获得电气工程博士学位。毕业后,他加入朗讯贝尔实验室(Bell Labs)新泽西总部作为无线先进技术实验室的研究员。他于2006年加入伍斯特理工学院 (WPI) 电气工程和计算机系,2015年成为该校最年轻的正教授,现为冠名讲席教授。他先后获得过贝尔实验室年度优秀奖,IBM学院奖,美国DARPA青年教授奖, IEEE HKN 优秀教授奖,和伍斯特理工教授成就奖。他在IEEE期刊和著名会议上发表论文一百余篇,主持美国国家科学基金和美国NIH基金等科研项目约20项。主要研究领域为集成电路设计和网络物理系统,研究方向包括无线通信与纠错码,信息安全,计算视觉,深度学习,无人驾驶,和物联网。伍斯特理工学院位于麻省波士顿西郊,成立于1865年,是美国历史最悠久的三所私立理工大学之一。2019年全美大学US News排名WPI61, 电子工程系居57位。

 

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