众向科技田岩：智能驾驶中视觉技术瓶颈的思考和对策

雷锋网新智驾按：7 月 25 日，新智驾会员计划【大咖Live】第 10 期视觉感知专场，我们邀请到武汉众向科技技术总监田岩博士，为大家带了一场关于智能驾驶中的视觉计算问题的分享。本场分享的全文实录已整理完毕，包括完整的 PPT 讲解和后续的线上访谈内容都已更新到【新智驾会员计划】官方页面。各位会员可以前往查看，也欢迎更多对智能驾驶技术怀有兴趣的同仁加入我们的会员计划。

通过本次分享的全文实录，你能了解到：

众向科技是一家什么样的公司，其成立和发展的历程如何？

视觉技术应用到智能驾驶领域，其优势和瓶颈是什么？

以具体的开发经验举例，视觉技术应用在智能驾驶中要遇到哪些极端情形？

众向科技是如何去解决那些视觉技术应用中出现的难题？

1、

田岩博士率先介绍了众向科技的发展史。

众向科技成立于 2015 年，起源于 2008 年成立的武汉大学无人驾驶团队，目前公司主要关注机器视觉、机器人以及无人驾驶等技术的应用，在视觉的自动化识别、卫星定位跟踪、智能交通、移动设备和软件开发方面都具有业内领先的产品和技术研发能力。

公司拥有完全自主研发的无人驾驶系统，能够提供业内领先的无人驾驶整体解决方案，以及 iSourRo 机器人等人工智能产品。目前，公司的产品已经在智慧城区、智慧社区、智慧交通和安防领域得到了广泛应用。

目前众向科技主要提供一套传感器（包括激光雷达、摄像头等）+地图+ IAU 智能驾驶盒的自动驾驶方案，剑指 L4 级自动驾驶。

2、

田岩博士最初关注遥感图像处理，而后逐步拓展到自然场景下的图像处理，包括静态的视觉图形处理，并且尝试将其运用到无人驾驶中。

在他看来，视觉技术采用的传感器的价格比较低廉，所以它的性价比是比较高的。同时众向可以采取一些自动化的处理方法以及并行化的处理手段，能够使得系统具备高度的自动化和实时性。另外，由于他们采用了深度学习的方法，所以其视觉系统拥有全天时、全天候适应性。

当然，他也指出了视觉技术应用在智能驾驶中要面临的极端状况，包括雨雾天气、夜视环境，以及存在的各种各样的遮挡情况。

另外，视觉技术的挑战还在于很多不确定交通事件的发生。比如道路边坡的垮塌、隧道内的烟火发生、市区内拥堵状况、行人闯入车道以及前车发生碰撞。如果这些事件不能被及时的感知到，无人驾驶将面临危险的处境。

视觉技术应用到智能驾驶中，还有很重要的一点是对深度信息的收集，包括前车速度和与自车的距离这些信息。