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    設備故障診斷系統資訊:配備攝像頭雷達和超聲波檢測傳感器可實(shí)現教學(xué)輔助系統自動(dòng)泊車(chē)

    作者:admin 瀏覽量:772 來(lái)源:本站 時(shí)間:2023-10-24 13:48:15

    信息摘要:

    設備故障診斷系統資訊:配備攝像頭雷達和超聲波檢測傳感器可實(shí)現教學(xué)輔助系統自動(dòng)泊車(chē)帶攝像頭雷達和無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感器的輔助自動(dòng)停車(chē):自動(dòng)駕駛汽車(chē)的夢(mèng)想正在成為現實(shí)。一體化振動(dòng)變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起,實(shí)現了傳統“傳感器+信號調理器”和“傳感器+監測儀表”模式的振動(dòng)測量系統的功能;適合構建經(jīng)

    設備故障診斷系統資訊:配備攝像頭雷達和超聲波檢測傳感器可實(shí)現教學(xué)輔助系統自動(dòng)泊車(chē)

    帶攝像頭雷達和無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感器的輔助自動(dòng)停車(chē):

    自動(dòng)駕駛汽車(chē)的夢(mèng)想正在成為現實(shí)。一體化振動(dòng)變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起,實(shí)現了傳統“傳感器+信號調理器”和“傳感器+監測儀表”模式的振動(dòng)測量系統的功能;適合構建經(jīng)濟型高精度振動(dòng)測量系統。無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感器基于無(wú)線(xiàn)技術(shù)的機器狀態(tài)監測,具有振動(dòng)測量及溫度測量功能,操作簡(jiǎn)單,自動(dòng)指示狀態(tài)報警。應用于工業(yè)設備狀態(tài)管理及監測控制系統;適合現場(chǎng)設備運行和維護人員監測設備狀態(tài),及時(shí)發(fā)現問(wèn)題,保證設備正??煽窟\行。設備故障診斷系統具有緩變信號(如溫度、壓力、轉速、流量等)與動(dòng)態(tài)信號(如振動(dòng)信號)的數據融合處理功能;具有黑匣子記錄功能;系統滿(mǎn)足車(chē)輛振動(dòng)沖擊環(huán)境下的使用要求。在車(chē)輛中實(shí)現多種**的駕駛員輔助系統(ADAS),汽車(chē)行業(yè)對于完全自動(dòng)駕駛的追求正在穩步推進(jìn)。如今,幾乎所有汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商的新款車(chē)都配備了多個(gè)攝像頭、雷達和無(wú)線(xiàn)振動(dòng)傳感器,可實(shí)現如輔助自動(dòng)泊車(chē)、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道輔助行駛、司機疲勞駕駛警報等基于感知的各項功能。儀器長(cháng)久以來(lái)一直支持汽車(chē)和計算機視覺(jué)應用。隨著(zhù)支持這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)融合,開(kāi)發(fā)具有高水平功能安全性、功效和性能的芯片尤為重要。JacintoTDAx處理器平臺可幫助汽車(chē)OEM和一級供應商開(kāi)發(fā)和實(shí)施ADAS應用的深度學(xué)習算法。一家汽車(chē)軟件公司Momenta,*近在其新的感知系統中應用了儀器的異構TDAx處理器架構,以實(shí)現SAE L2-L4自主功能。在一個(gè)解決方案中將TDAx處理器架構、TIDL軟件框架和Momenta的深度學(xué)習結合,使汽車(chē)制造商和一級供應商可以潛在提高網(wǎng)絡(luò )效率,同時(shí)保持準確感知車(chē)道、車(chē)輛、行人和其他對象。攝像頭的感應功能在如今的車(chē)輛駕駛中發(fā)揮著(zhù)必不可少的作用。感知系統的功能與人體具有很大的相似性。攝像頭或圖像傳感器充當車(chē)輛的眼睛,數據從圖像傳感器發(fā)送到主處理器即人的大腦,然后大腦使用各種算法來(lái)分析和解讀數據。*后,發(fā)送控制轉向、加速器或者制動(dòng)的命令(類(lèi)比向手和腳發(fā)出的指令)來(lái)做出各種行為。當今自動(dòng)駕駛領(lǐng)域*熱門(mén)的話(huà)題之一是深度學(xué)習,這是機器學(xué)習的一個(gè)子集。深度學(xué)習是一種計算方法,用于根據已經(jīng)過(guò)大量數據訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )準確的分類(lèi)和預測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一組用于識別數據模式的算法。許多ADAS應用,如前置攝像頭感知應用中,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)會(huì )比傳統的計算機視覺(jué)方法更有效地執行對象檢測和分類(lèi)等任務(wù)。在下述示例中(圖1),深度學(xué)習用于對車(chē)輛、道路、標志、行人和背景分類(lèi),并在輸出中直觀(guān)地將其區分。儀器的深度學(xué)習能力帶領(lǐng)完成了大量資源的開(kāi)發(fā),如儀器深度學(xué)習(TIDL)軟件框架。該框架簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)人員的算法培訓、開(kāi)發(fā)和移植過(guò)程。有關(guān)汽車(chē)深度學(xué)習的更多信息,請閱讀我們的博客汽車(chē)中的AI:實(shí)踐深度學(xué)習。在過(guò)去十年中,汽車(chē)感應已經(jīng)從基本的后視攝像頭演變?yōu)榫哂型\?chē)輔助功能的全3D環(huán)繞視圖。與人類(lèi)的能力隨著(zhù)大腦發(fā)展得以進(jìn)化一樣,ADAS技術(shù)也隨著(zhù)日益發(fā)展的硬件平臺上的創(chuàng )新感知算法的演進(jìn)而得以不斷發(fā)展。

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