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研究人員用微波準確識別物體可用于自動駕駛

2020-03-05 10:35:41來源:

原標題:研究人員用微波準確識別物體可用于自動駕駛

據外媒報道,美國杜克大學(DukeUniversity)和法國尼斯大學物理系(InstitutdePhysiquedeNice)的工程師們研發了一種新方法,利用微波識別物體,可以提高準確性,同時減少了相關的計算時間和功耗。該系統可以用于自動駕駛汽車、安全掃描和運動傳感等關鍵領域,以改善物體識別,并提高物體識別速度。

新方法基于機器學習,省去了中間環節,跳過了創建圖像供人工分析的步驟,可以直接分析純數據。此外,該方法還可以確定最優硬件配置,揭示最重要數據的同時發現實際上最重要的數據是什么。在一項概念認證研究中,該設置進行了數十次測量,而無需通常所需的數百或數千次,就正確識別了一組3D數字。

在該項研究中,研究人員使用了一種超材料天線,可以將微波波陣面塑造成許多不同的形狀。在此種情況下,超材料是一個8×8的正方形網格,每個網格都包含電子結構,可以進行動態調整,以阻止或傳輸微波。

在新型物體識別技術中,無線電波源(后面板)會創建一個波陣面(中面板),該波陣面由一個超材料屏構成,可讓無線電波在某些地方通過,但是無法通過其他地方(前面板)。然后,機器學習會找到能夠闡明物體最有用特征的波形,該方法在提高識別精度的同時還減少了計算時間和功耗。

在每一次測量中,該智能傳感器會選擇多個正方形網格,讓微波可以穿過,從而創造了一種獨特的微波模式,可從被識別的物體上反射回來,并反射回到另一個相似的超材料天線上。該傳感天線還會采用一個活動的正方形網格,增加更多選擇,以塑造反射波。然后,計算機會分析輸入的信號,并嘗試識別該物體。

通過對不同的情況,重復該過程數千次,最終,機器學習算法會發現哪些信息最重要,以及發送天線和接收天線上的哪些設置最適合收集此類信息。

經過訓練后,該機器學習算法會專注于一小組設置,此類設置可以幫助其區分“有用”(小麥)數據與無用數據(谷殼),從而減少所需測量次數、時間和計算能力。傳統的微波成像系統通常需要進行數百次甚至數千次測量,而現在的系統只需要不到10次測量,就可以“看到”物體。

此次改進能否讓該技術擴展應用于更加復雜的傳感應用仍未可知,但是研究人員已經嘗試利用新概念優化下一代計算機界面的手部動作和手勢識別?;褂瀉芏嗥淥煊蛐枰慕⒉ù屑際?,而此種超材料的體積小、成本低且易于制造的特性使其可用于未來設備中。

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