یادگیری عمیق در سیستم هوشمند خودرو

خودروهای هوشمند به طور عمده بخشی از زندگی روزمره خواهند شد. بدون شک، در بیست سال آینده، آنها می‌توانند به کاهش ترافیک کمک کنند یا حداقل به لطف تعامل مداوم بین خودرو و شهر هوشمند، خیابان ها، علائم و محیط اطراف را قابل مدیریت تر کنند. یادگیری عمیق در سیستم هوشمند خودرو با استفاده از الگوریتم‌ها در فرآیند تصمیم‌گیری و کنترل خودرو نقش دارد. این تکنولوژی به خودروها امکانات هوشمندی مانند تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی خودکار، تشخیص و پیش‌بینی تصادفات، تشخیص و پیشگیری از خطرات و غیره را می‌دهد. با استفاده از این تکنولوژی، سیستم هوشمند خودرو می‌تواند اطلاعات حسگرها را تحلیل کرده و درک کاملی از محیط اطراف خود داشته باشد. یادگیری عمیق در سیستم های هوشمند خودرو در تشخیص جاده، خط، وسیله نقلیه، عابر پیاده، خواب آلودگی رانندگان، علائم راهنمایی و رانندگی و اجتناب از برخورد به کار می رود و قادر به پردازش حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار است. بررسی ها مروری در یادگیری عمیق نشان می دهد در میان الگوریتم‌های یادگیری عمیق، نوع خاصی از شبکه‌های عصبی عمیق به نام شبکه‌های عصبی کانولوشن عملکرد بسیار خوبی در بینایی کامپیوتری دارند زیرا قادر به یافتن الگوها و تشخیص ویژگی‌ها در بین تصاویر هستند.