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CN112639817A - 用于自主驾驶的数据管线和深度学习系统 - Google Patents

用于自主驾驶的数据管线和深度学习系统 Download PDF

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CN112639817A
CN112639817A CN201980055004.0A CN201980055004A CN112639817A CN 112639817 A CN112639817 A CN 112639817A CN 201980055004 A CN201980055004 A CN 201980055004A CN 112639817 A CN112639817 A CN 112639817A
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CN
China
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data
image
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vehicle
sensor
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CN201980055004.0A
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T·乌瓦罗夫
B·特里帕蒂
E·法因斯坦
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Original Assignee
Tesla Inc
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Abstract

接收使用交通工具上的传感器捕获的图像并且将其分解为多个分量图像。将多个分量图像中的每个分量图像作为不同输入提供给人工神经网络的多个层中的不同层，以确定结果。使用人工神经网络的结果，以至少部分地自主操作交通工具。

Description

用于自主驾驶的数据管线和深度学习系统
背景技术
用于实现自主驾驶的深度学习系统通常依赖于所捕获的传感器数据作为输入。在传统的学习系统中，通过将所捕获的数据从传感器格式转换为与学习系统的初始输入层兼容的格式，可以使所捕获的传感器数据与深度学习系统兼容。该转换可以包括压缩和下采样，这可以降低原始传感器数据的信号保真度。此外，改变传感器可能需要新的转换过程。因此，需要一种定制的数据管线，该管线可以使来自所捕获的传感器数据的信号信息最大化并且向深度学习网络提供更高级别的信号信息以用于深度学习分析。
附图说明
本发明的各种实施例在下面的详细描述和附图中公开。
图1是示出用于使用深度学习管线执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。
图2是示出用于使用深度学习管线执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。
图3是示出用于使用分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。
图4是示出用于使用高通和低通分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。
图5是示出用于使用高通、带通和低通分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。
图6是示出用于自主驾驶的深度学习系统的实施例的框图。
具体实施方式
本发明可以以多种方式来实现，包括作为一种过程；一种装置；一种系统；一种物质组成；一种体现在计算机可读存储介质上的计算机程序产品；和/或一种处理器，诸如被配置为执行存储在耦合到处理器的存储器上和/或由存储器提供的指令的处理器。在本说明书中，这些实现或本发明可以采用的任何其他形式可以被称为技术。通常，在本发明的范围内，可以改变所公开的过程的步骤顺序。除非另有说明，否则被描述为被配置为执行任务的诸如处理器或存储器等组件可以被实现为被临时配置为在给定时间执行任务的通用组件或被制造为执行任务的特定组件。如本文中使用的，术语“处理器”是指被配置为处理诸如计算机程序指令等数据的一个或多个设备、电路和/或处理核。
以下提供了对本发明的一个或多个实施例的详细描述以及示出本发明的原理的附图。本发明结合这样的实施例进行描述，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限制，并且本发明涵盖很多替代、修改和等同形式。在下面的描述中阐述了很多具体细节以提供对本发明的透彻理解。提供这些细节是为了示例的目的，并且本发明可以根据权利要求来实践而无需这些特定细节中的一些或全部。为了清楚起见，与本发明相关的技术领域中已知的技术材料未详细描述，以便不会不必要地使本发明晦涩难懂。
公开了一种数据管线，该数据管线提取传感器数据并且将其作为单独的分量(component)提供给深度学习网络以进行自主驾驶。在一些实施例中，自主驾驶使用深度学习网络和从传感器接收的输入数据来实现。例如，固定到交通工具(vehicle)的传感器将交通工具周围环境的实时传感器数据(诸如视觉、雷达和超声数据)提供给神经网络以确定交通工具控制响应。在一些实施例中，网络使用多个层来实现。基于数据的信号信息，将传感器数据提取为两个或更多个不同数据分量。例如，可以与诸如全局照明数据等全局数据分开地将特征和/或边缘数据提取为不同数据分量。不同数据分量保持(retain)目标相关数据，例如，最终将由深度学习网络用于识别边缘和其他特征的数据。在一些实施例中，不同数据分量用作存储与识别某些目标特征高度相关的数据的容器，但是它们本身并不识别或检测特征。不同数据分量提取数据以确保在机器学习网络的适当阶段进行准确的特征检测。在一些实施例中，然后可以对不同数据分量进行预处理以增强它们所包含的特定信号信息。数据分量可以被压缩和/或下采样以增加资源和计算效率。然后，在系统的不同层处将不同数据分量提供给深度学习系统。深度学习网络能够使用在提取过程中保持的信号信息作为输入，来准确地识别和检测与数据分量的目标数据(例如，边缘、对象等)相关联的特征。例如，特征和边缘数据被提供给网络的第一层，而全局数据被提供给网络的稍后层。通过提取各自保持其相应目标信号信息的不同数据分量，网络可以更有效地处理传感器数据。代替接收传感器数据作为网络的初始输入，在网络的最适当层为网络提供最有用信息。在一些实施例中，所捕获的传感器数据的更完整版本被网络分析，因为不同数据分量可以充分利用其相应分量的图像分辨率用于其预期目的。例如，针对特征和边缘的输入可以利用针对特征和边缘数据的完整分辨率、位范围和位深度，而针对全局照明的输入可以利用针对全局照明数据的完整分辨率、位范围和位深度。
在一些实施例中，接收使用交通工具上的传感器捕获的图像。例如，从高动态范围的前置相机捕获图像。作为另一示例，从面向侧边的超声传感器捕获超声数据。在一些实施例中，接收到的图像被分解为多个分量图像。例如，从所捕获的高动态范围图像提取特征数据。作为另一示例，从所捕获的高动态范围图像提取全局照明数据。作为另一示例，可以使用高通、低通和/或带通过滤器来分解图像。在一些实施例中，将多个分量图像中的每个分量图像作为不同输入提供给人工神经网络的多个层中的不同层以确定结果。例如，诸如卷积神经网络等人工神经网络包括用于处理输入数据的多个层。从所捕获的图像分解得到的不同分量图像作为输入被提供给神经网络的不同层。例如，特征数据被呈现为对网络的第一层的输入，而全局数据被呈现为对网络的稍后一层(例如，第三层)的输入。在一些实施例中，人工神经网络的结果被用于至少部分地自主操作交通工具。例如，使用人工神经网络进行的深度学习分析的结果用于控制交通工具的转向、制动、照明和/或警告系统。在一些实施例中，结果被用于自主匹配交通工具的速度与交通状况，引导交通工具遵循导航路径，在检测到物体时避免碰撞，将交通工具召唤到期望位置，以及向用户警告潜在碰撞，以及其他自主驾驶应用。
在一些实施例中，交通工具附接有用于捕获数据的多个传感器。例如，在一些实施例中，八个环绕相机附接到交通工具，并且在交通工具周围在高达250米的范围内提供360度可见度。在一些实施例中，相机传感器包括广角前方相机、窄角前方相机、后视相机、前视侧相机和/或后视侧相机。在一些实施例中，超声和雷达传感器用于捕获周围细节。例如，可以将十二个超声传感器固定到交通工具以检测硬物体和软物体两者。在一些实施例中，使用前向雷达来捕获周围环境的数据。在各种实施例中，尽管有大雨、雾、灰尘和其他交通工具，雷达传感器仍能够捕获周围细节。各种传感器用于捕获交通工具周围的环境，并且所捕获的图像被提供用于深度学习分析。
使用从传感器捕获的并且使用所公开的深度学习系统被分析的数据，确定机器学习结果以用于自主驾驶。在各种实施例中，机器学习结果被提供给交通工具控制模块以实现自主驾驶特征。例如，交通工具控制模块可以用于控制交通工具的转向、制动、警告系统和/或照明。在一些实施例中，交通工具被控制以在道路上导航，匹配交通工具的速度与交通状况，将交通工具保持在车道内，自动改变车道而无需驾驶员输入，将交通工具从一个高速公路转变到另一高速公路，在接近目的地时退出高速公路，自动停放交通工具，以及召唤交通工具往返于停车位，以及其他自主驾驶应用。在一些实施例中，自主驾驶特征包括识别在较慢交通落后时将交通工具移动到较快车道的机会。在一些实施例中，使用机器学习结果确定没有驾驶员交互的自主驾驶何时合适以及何时应当被禁用。在各种实施例中，机器学习结果用于辅助驾驶员驾驶交通工具。
在一些实施例中，机器学习结果用于实现其中交通工具将自动搜索停车位并且将交通工具停车的自动停车模式。在一些实施例中，机器学习结果用于使用来自用户日历的目的地来导航交通工具。在各种实施例中，机器学习结果用于实现自主驾驶安全特征，诸如避免碰撞和自动紧急制动。例如，在一些实施例中，深度学习系统检测可能与交通工具碰撞的物体，并且交通工具控制模块相应地施加制动器。在一些实施例中，交通工具控制模块使用深度学习分析来实现侧面、前方和/或后方碰撞警告，该警告向交通工具的用户警告与在交通工具的旁边、前面或后面的障碍物可能发生的碰撞。在各种实施例中，交通工具控制模块可以激活警告系统，诸如碰撞警报、音频警报、视觉警报和/或物理警报(诸如振动警报)等，以向用户通知紧急情况或驾驶员注意是必要的情况。在一些实施例中，交通工具控制模块可以根据情况发起通信响应，诸如紧急响应呼叫、文本消息、网络更新和/或另一通信响应，以例如向另一方通知紧急情况。在一些实施例中，交通工具控制模块可以基于深度学习分析结果来调整照明，包括远/近光灯、刹车灯、内部灯、应急灯等。在一些实施例中，交通工具控制模块还可以基于深度学习分析结果调整交通工具内部或周围的音频，包括使用喇叭，修改从交通工具的声音系统播放的音频(例如，音乐、电话等)，调整声音系统的音量，播放音频警报，启用麦克风，等等。
图1是示出用于使用深度学习管线执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。例如，图1的过程可以用于实现自主驾驶和驾驶员辅助汽车的自主驾驶特征，从而提高安全性并且降低事故风险。在一些实施例中，图1的过程预处理由传感器捕获的数据以用于深度学习分析。通过对传感器数据进行预处理，可以增强为深度学习分析而提供的数据，并且为控制交通工具提供更准确的结果。在一些实施例中，预处理解决了由传感器捕获的数据与神经网络期望用于深度学习的数据之间的数据失配。
在101处，接收传感器数据。例如，传感器数据由固定到交通工具的一个或多个传感器捕获。在一些实施例中，传感器固定到环境和/或其他交通工具，并且数据被远程接收。在各种实施例中，传感器数据是图像数据，诸如图像的RGB或YUV通道。在一些实施例中，传感器数据使用高动态范围相机来捕获。在一些实施例中，传感器数据是雷达、LiDAR和/或超声数据。在各种实施例中，LiDAR数据是使用激光捕获的数据，并且可以包括被称为光检测和测距以及激光成像、检测和测距的技术。在各种实施例中，传感器数据的位深度超过用于深度学习分析的神经网络的位深度。
在103处，对传感器数据执行数据预处理。在一些实施例中，可以对传感器数据执行一次或多次预处理。例如，可以首先对数据进行预处理以去除噪声，校正对准问题和/或模糊，等等。在一些实施例中，对数据执行两次或更多次不同过滤通过。例如，可以针对数据执行高通过滤器，并且可以针对数据执行低通过滤器。在一些实施例中，可以执行一个或多个带通过滤器。例如，除了高通和低通以外，还可以对数据执行一个或多个带通。在各种实施例中，传感器数据被分成两个或更多个数据集，诸如高通数据集和低通数据集。在一些实施例中，还创建一个或多个带通数据集。在各种实施例中，不同数据集是传感器数据的不同分量。
在一些实施例中，通过预处理数据而创建的不同分量包括特征和/或边缘分量以及全局数据分量。在各个实施例中，特征和/或边缘分量通过对传感器数据执行高通或带通过滤器来创建，并且全局数据分量通过对传感器数据执行低通或带通过滤器来创建。在一些实施例中，可以使用一种或多种不同过滤技术来提取特征/边缘数据和/或全局数据。
在各个实施例中，处理传感器数据的一个或多个分量。例如，可以通过从图像数据中去除噪声和/或增强图像数据的局部对比度来处理高通分量。在一些实施例中，低通分量被压缩和/或下采样。在各种实施例中，不同分量被压缩和/或下采样。例如，可以对分量适当地压缩、调整尺寸和/或下采样，以调整数据的尺寸和/或分辨率，以用于将数据输入到机器学习模型的一层。在一些实施例中，调整传感器数据的位深度。例如，将以20位或其他合适的位深度的相机捕获数据的数据通道压缩或量化(quantize)为8位，以为8位机器学习模型准备通道。在一些实施例中，一个或多个传感器以12位、16位、20位、32位的位深度或大于由深度学习网络使用的位深度的另一合适的位深度来捕获数据。
在各个实施例中，在103处执行的预处理由图像预处理器执行。在一些实施例中，图像预处理器是图形处理单元(GPU)、中央处理单元(CPU)、人工智能(AI)处理器、图像信号处理器、色调映射器处理器或其他类似的硬件处理器。在各种实施例中，不同图像预处理器用于并行地提取和/或预处理不同数据分量。
在105处，执行深度学习分析。例如，深度学习分析使用机器学习模型(诸如人工神经网络)来执行。在各种实施例中，深度学习分析接收针对103的经处理传感器数据作为输入。在一些实施例中，在105处接收经处理传感器数据作为多个不同分量(诸如高通数据分量和低通数据分量)。在一些实施例中，接收不同数据分量作为机器学习模型的不同层的输入。例如，神经网络接收高通分量作为网络第一层的初始输入，而接收低通分量作为网络的后续层的输入。
在107处，提供深度学习分析的结果用于交通工具控制。例如，可以将结果提供给交通工具控制模块以调整交通工具的速度和/或转向。在各种实施例中，提供结果以实现自主驾驶功能。例如，结果可以指示应当通过转向交通工具来避免的对象。作为另一示例，结果可以指示应当通过制动和改变交通工具在车道上的位置来避免的并入的交通工具。
图2是示出用于使用深度学习管线执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。例如，图2的过程可以用于预处理传感器数据，从传感器数据提取图像分量、预处理所提取的图像分量，然后提供这些分量以用于深度学习分析。深度学习分析的结果可以用于实现自主驾驶，以提高安全性并且降低事故风险。在一些实施例中，图2的过程用于执行图1的过程。在一些实施例中，步骤201在图1的101处执行；步骤203、205、207和/或209在图1的103处执行；和/或步骤211在图1的105和/或107处执行。通过处理传感器数据的所提取的分量，增强了提供给机器学习模型的经处理数据，从而从深度学习分析获取优异的结果，而不是使用其他非增强数据。在所示示例中，深度学习分析的结果用于交通工具控制。
在201处，接收传感器数据。在各种实施例中，传感器数据是从诸如高动态范围相机等传感器捕获的图像数据。在一些实施例中，传感器数据从一个或多个不同的传感器捕获。在一些实施例中，图像数据使用12位或更高的位深度被捕获以增加数据的保真度。
在203处，对数据进行预处理。在一些实施例中，使用诸如图像信号处理器、图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、中央处理单元(CPU)、人工智能(AI)处理器或其他类似的硬件处理器等图像预处理器对数据进行预处理。在各种实施例中，可以对所捕获的传感器数据执行线性化、去马赛克和/或另一种处理技术。在各种实施例中，对高分辨率传感器数据执行预处理以增强所捕获的数据的保真度和/或通过后续步骤来减少错误的引入。在一些实施例中，预处理步骤是可选的。
在205处，提取一个或多个图像分量。在一些实施例中，提取两个图像分量。例如，提取传感器数据的特征/边缘数据分量，并且提取传感器数据的全局数据分量。在一些实施例中，提取传感器数据的高通分量和低通分量。在一些实施例中，从传感器数据提取一个或多个附加带通分量。在各种实施例中，高通、低通和/或带通过滤器用于提取传感器数据的不同分量。在一些实施例中，使用色调映射器提取图像分量。在一些实施例中，通过使用合并(binning)或类似技术对传感器数据进行下采样来提取全局数据和/或低通分量数据。在各种实施例中，提取将目标信号信息保持并且保存为图像数据分量，但是实际上不检测或识别与目标信息有关的特征。例如，与边缘数据相对应的图像分量的提取产生具有用于准确识别边缘的目标信号信息的图像分量，但是在205处执行的提取不检测传感器数据中边缘的存在。
在一些实施例中，使用维持(preserve)深度学习分析的第一层的响应的过程，来提取为机器学习网络的第一层而提取的图像数据分量。例如，维持用于第一层的相关信号信息，使得在第一层的分析之后的对图像分量执行的分析的结果类似于在提取为图像分量之前对对应传感器数据执行的分析。在各种实施例中，结果被维持用于小至5×5矩阵过滤器的过滤器。
在一些实施例中，通过将所捕获的图像的多个通道组合成一个或多个通道来创建所提取的数据分量。例如，可以对红色、绿色和蓝色通道求平均，以创建针对数据分量的新通道。在各种实施例中，所提取的数据分量可以由源捕获数据和/或不同传感器的一个或多个不同的捕获图像的一个或多个不同通道构造而成。例如，来自多个传感器的数据可以被组合成单个数据分量。
在一些实施例中，诸如步骤203的预处理器等图像预处理器被用于提取不同分量。在一些实施例中，图像信号处理器可以用于提取不同分量。在各个实施例中，图形处理单元(GPU)可以用于提取不同分量。在一些实施例中，使用不同预处理器来提取不同分量，从而可以并行地提取多个分量。例如，图像信号处理器可以用于提取高通分量，并且GPU可以用于提取低通分量。作为另一示例，图像信号处理器可以用于提取低通分量，并且GPU可以用于提取高通分量。在一些实施例中，色调映射器处理器用于提取图像分量(诸如高通分量)，并且GPU用于并行提取单独的图像分量(诸如低通分量)。在一些实施例中，色调映射器是图像信号处理器的一部分。在一些实施例中，存在相似预处理器的多个实例，以用于并行地执行提取。
在207处，执行分量预处理。在一些实施例中，诸如步骤203和/或205的预处理器等图像预处理器用于预处理一个或多个分量。在一些实施例中，使用不同预处理器来预处理不同分量，使得可以并行地对不同分量执行预处理。例如，图像信号处理器可以用于处理高通分量，并且图形处理单元(GPU)可以用于处理低通分量。在一些实施例中，色调映射器处理器用于处理一个图像分量，并且GPU用于并行处理单独的图像分量。在一些实施例中，存在相似预处理器的多个实例以用于并行处理不同分量。
在各个实施例中，预处理包括对图像分量数据进行下采样和/或压缩。在一些实施例中，预处理包括从分量数据去除噪声。在一些实施例中，预处理包括将所捕获的数据从20位向下压缩或量化到8位数据字段。在一些实施例中，预处理包括将图像分量的尺寸转换为较低分辨率。例如，图像分量可以是原始传感器图像尺寸的一半、四分之一、八分之一、十六分之一、三十二分之一、六十四分之一或其他适当的缩放比例。在各种实施例中，图像分量被减小到适合于机器学习模型的输入层的尺寸。
在209处，将分量提供给深度学习网络的适当网络层。例如，可以将不同分量提供给网络的不同层。在一些实施例中，网络是具有多个层的神经网络。例如，神经网络的第一层接收高通分量数据作为输入。后续网络层之一接收与全局照明数据相对应的低通分量数据作为输入。在各种实施例中，在神经网络的不同层处接收在205处提取并且在207处预处理的不同分量。作为另一示例，特征和/或边缘数据分量被提供作为诸如人工神经网络等深度学习网络的第一层的输入。全局数据分量被提供给后续层，并且可以被提供作为数据的压缩和/或下采样版本，因为全局数据不需要与特征和/或边缘分量数据一样高的精度。在各种实施例中，全局数据更容易被压缩而不会丢失信息，并且可以在网络的稍后层提供。
在一些实施例中，机器学习模型由多个连续层组成，其中一个或多个后续层接收输入数据，该输入数据具有尺寸属性，该尺寸属性的尺寸小于先前层。例如，网络的第一层可以接收与捕获图像尺寸相似的图像尺寸。后续层可以接收是捕获图像尺寸的一半或四分之一的输入数据。输入数据尺寸的减小减少了后续层的计算并且提高了深度学习分析的效率。通过作为不同分量和在不同层提供传感器输入数据，可以提高计算效率。网络的较早层需要增加计算量，尤其是因为数据量和数据尺寸大于后续层。由于输入数据已经被网络的先前层和/或207处的预处理压缩，因此后续层可以更有效地进行计算。
在211处，提供深度学习分析的结果用于交通工具控制。例如，使用经处理图像分量的机器学习结果可以用于控制交通工具的运动。在一些实施例中，结果对应于交通工具控制动作。例如，结果可以对应于交通工具的速度和转向。在一些实施例中，结果由用于帮助操纵交通工具的交通工具控制模块接收。在一些实施例中，结果用于改进交通工具的安全性。在各种实施例中，通过对在209处提供的分量执行深度学习分析来确定在211处被提供的结果。
图3是示出用于使用分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。在所示示例中，图3的过程用于从传感器数据提取与全局数据分离的特征和边缘数据。然后，将这两个数据集在不同阶段馈送到深度学习网络中以推理交通工具控制结果。通过分离两个分量并且在不同阶段提供它们，网络的初始层可以将计算资源专用于初始边缘和特征检测。在一些实施例中，初始阶段将资源专用于对象的初始标识，诸如道路、车道标记、障碍物、交通工具、行人、交通标志等。后续层可以以更有效的计算方式利用全局数据，因为全局数据是较不资源密集型的。由于机器学习可以是计算性的和数据密集型的，因此在不同阶段使用不同图像分量的数据管线用于提高深度学习计算的效率并且减少分析所需要的数据资源需求。在一些实施例中，图3的过程用于执行图1和/或图2的过程。在一些实施例中，步骤301在图1的101和/或图2的201处执行；步骤303在图1的103和/或图2的203处执行；步骤311和/或321在图1的103和/或图2的205处执行；步骤313、323和/或325在图1的103和/或图2的207和209处执行；步骤315和/或335在图1的105和/或图2的211处执行；和/或步骤337在图1的107和/或图2的211处执行。
在301处，接收传感器数据。在各种实施例中，传感器数据是由交通工具的一个或多个传感器捕获的数据。在一些实施例中，如关于图1的步骤101和/或图2的步骤201描述的那样接收传感器数据。
在303处，执行数据预处理。例如，通过预处理数据来增强传感器数据。在一些实施例中，例如通过执行去噪、对准或其他适当的过滤器来清理数据。在各个实施例中，如关于图1的步骤103和/或图2的步骤203所描述的那样对数据进行预处理。在所示示例中，处理继续到步骤311和321。在一些实施例中，311和321处的处理并行运行以提取和处理传感器数据的不同分量。在一些实施例中，处理的每个分支(例如，在311处开始的分支和在321处开始的分支)顺序地或管线地运行。例如，处理从步骤311开始执行以准备用于网络的初始层的数据。在一些实施例中，预处理步骤是可选的。
在311处，从传感器数据提取特征和/或边缘数据。例如，将特征数据和/或边缘数据从所捕获的传感器数据提取为分量数据。在一些实施例中，分量数据保持来自传感器数据的相关信号信息以用于识别特征和/或边缘。在各种实施例中，提取过程维持对于识别和检测特征和/或边缘至关重要的信号信息，并且实际上不从传感器数据识别或检测特征或边缘。在各种实施例中，特征和/或边缘在315和/或335处的一个或多个分析步骤期间被检测。在一些实施例中，所提取的特征和/或边缘数据具有与原始捕获数据相同的位深度。在一些实施例中，所提取的数据是特征数据、边缘数据或特征和边缘数据的组合。在一些实施例中，高通过滤器用于从传感器数据提取特征和/或边缘数据。在各种实施例中，色调映射器处理器被校准以从传感器数据提取特征和/或边缘数据。
在313处，对特征和/或边缘数据执行预处理。例如，可以将去噪过滤器应用于数据以改进信号质量。作为另一示例，在深度学习分析之前，可以应用诸如局部对比度增强、增益调整、阈值处理、噪声过滤等不同预处理技术以增强特征和边缘数据。在各种实施例中，预处理被定制以增强数据的特征和边缘特性，而不是对传感器数据整体应用更通用的预处理技术。在一些实施例中，预处理包括对所提取的数据执行压缩和/或下采样。在一些实施例中，313处的预处理步骤是可选的。
在315处，使用特征和/或边缘数据执行初始分析。在一些实施例中，初始分析是使用诸如神经网络等机器学习模型的深度学习分析。在各种实施例中，初始分析接收特征和边缘数据作为网络的第一层的输入。在一些实施例中，网络的初始层优先检测捕获图像中的特征和/或边缘。在各种实施例中，使用诸如卷积神经网络等人工神经网络执行深度学习分析。在一些实施例中，分析在人工智能(AI)处理器上运行。
在321处，从传感器数据提取全局数据。例如，将全局数据从所捕获的传感器数据提取为分量数据。在一些实施例中，全局数据对应于全局照明数据。在一些实施例中，所提取的全局数据具有与原始捕获数据相同的位深度。在一些实施例中，低通过滤器用于从传感器数据提取全局数据。在各种实施例中，音调映射器处理器被校准以从传感器数据提取全局数据。其他技术(诸如合并、重采样和下采样)也可以用于提取全局数据。在各种实施例中，提取过程保持可能全局相关的数据，并且不从传感器数据识别和检测全局特征。在各种实施例中，通过在335处执行的分析来检测全局特征。
在323处，对全局数据执行预处理。例如，可以将去噪过滤器应用于数据以改进信号质量。作为另一示例，在深度学习分析之前，可以应用诸如局部对比度增强、增益调整、阈值处理、噪声过滤等不同预处理技术以增强全局数据。在各种实施例中，预处理被定制以增强全局数据的特性，而不是对传感器数据整体应用更通用的预处理技术。在一些实施例中，全局数据的预处理包括压缩数据。在一些实施例中，323处的预处理步骤是可选的。
在325处，对全局数据进行下采样。例如，降低全局数据的分辨率。在一些实施例中，减小全局数据的尺寸以提高分析数据的计算效率并且将全局数据配置为对深度学习网络的稍后层的输入。在一些实施例中，通过合并、重采样或另一种适当技术对全局数据进行下采样。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)或图像信号处理器来执行下采样。在各种实施例中，向下采样适用于全局数据，因为全局数据不具有与特征和/或边缘数据相同的分辨率要求。在一些实施例中，当在321处提取全局数据时，执行在325处执行的下采样。
在335处，使用对特征和/或边缘数据和全局数据的深度学习分析的结果作为输入，来执行附加深度学习分析。在各种实施例中，深度学习分析在深度学习网络的稍后层处接收全局数据作为输入。在各种实施例中，接收全局数据的层处的预期输入数据尺寸小于初始输入层的预期输入数据尺寸。例如，全局数据输入层的输入尺寸可以是深度学习网络的初始层的输入尺寸的一半或四分之一。在一些实施例中，网络的稍后层利用全局数据来增强初始层的结果。在各种实施例中，执行深度学习分析并且确定交通工具控制结果。例如，使用卷积神经网络确定交通工具控制结果。在一些实施例中，分析在人工智能(AI)处理器上运行。
在337处，提供深度学习分析的结果用于交通工具控制。例如使用所提取的和经处理的图像分量的机器学习结果用于控制交通工具的运动。在一些实施例中，结果对应于交通工具控制动作。在一些实施例中，如关于图1的步骤107和/或图2的步骤211所描述的那样提供结果。
图4是示出用于使用高通和低通分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。在所示示例中，图4的过程用于从传感器数据提取两个数据分量并且将这些分量提供给诸如人工神经网络等深度学习网络的不同层。这两个分量使用高通和低通过滤器来提取。在各个实施例中，结果用于实现具有改进的精度、安全性和/或舒适性结果的自主驾驶。在一些实施例中，图4的过程用于执行图1、2和/或3的过程。在一些实施例中，步骤401在图1的103、图2的203和/或图3的303处执行；步骤403在图1的103、图2的205和/或图3的311处执行；步骤413在图1的103、图2的205和/或图3的321处执行；步骤405在图1的103、图2的207和209和/或图3的313处执行；步骤415和417在图1的103、图2的207和209、和/或图3的323和325处执行；步骤407在图1的105、图2的211和/或图3的315处执行；和/或步骤421在图1的105、图2的211和/或图3的335处执行。
在401处，对数据进行预处理。在一些实施例中，数据是从诸如高动态范围相机、雷达、超声和/或LiDAR传感器等一个或多个传感器捕获的传感器数据。在各种实施例中，如关于图1、图2的203和/或图3的303所描述的那样对数据进行预处理。一旦数据被预处理，处理继续到403和413。在一些实施例中，步骤403和413并行运行。
在403处，对数据执行高通过滤器。例如，对所捕获的传感器数据执行高通过滤器以提取高通分量数据。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、图像信号处理器或其他图像预处理器来执行高通过滤器。在一些实施例中，高通数据分量表示所捕获的传感器数据的特征和/或边缘。在各种实施例中，高通过滤器被构造为维持深度学习过程的第一层的响应。例如，构建高通过滤器以维持对机器学习网络顶部的小型过滤器的响应。维持针对网络第一层的相关信号信息，使得在第一层之后的对高通分量数据执行的分析结果类似于在第一层之后的对未经过滤数据执行的分析。在各种实施例中，结果被维持用于小至5×5矩阵过滤器的过滤器。
在413处，对数据执行低通过滤器。例如，对所捕获的传感器数据执行低通过滤器以提取低通分量数据。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、图像信号处理器或其他图像预处理器来执行低通过滤器。在一些实施例中，低通数据分量表示所捕获的传感器数据的全局数据，诸如全局照明数据。
在各个实施例中，在403和413处执行的过滤可以使用相同或不同的图像预处理器。例如，色调映射器处理器用于提取高通数据分量，而图形处理单元(GPU)用于提取低通数据分量。在一些实施例中，通过从原始捕获数据中减去数据分量之一来提取高通或低通数据。
在405和415处，对相应高通和低通数据分量执行后处理。在各种实施例中，利用不同后处理技术来增强信号质量和/或减少表示数据所需要的数据量。例如，可以对相应高通和/或低通数据分量执行除噪、去马赛克、局部对比度增强、增益调整和/或阈值处理过程等。在一些实施例中，数据分量被压缩和/或下采样。例如，一旦提取了高通和/或低通数据，就可以压缩相应数据分量以更有效地利用完整位深度范围。在一些实施例中，相应数据分量从由传感器捕获的较高位深度被压缩或量化为与深度学习网络兼容的较低位深度。例如，可以将以每通道12位、16位、20位、32位或其他合适位深度捕获的传感器数据压缩或量化为诸如每通道8位等较低位深度。在一些实施例中，405和/或415处的后处理步骤是可选的。
在417处，对低通数据分量进行下采样。在各种实施例中，低通数据分量在网络的稍后阶段被馈送到网络中并且可以被下采样到更有效的资源尺寸。例如，低通数据分量可以以全传感器尺寸提取并且被减小到原始尺寸的一半或四分之一。其他减少百分比也是可能的。在各种实施例中，低通数据被下采样但是保持相关信号信息。在很多情况下，可以轻松对低通数据进行下采样而不会丢失信号信息。通过对数据进行下采样，可以在深度学习网络的稍后层更轻松且更快速地分析数据。
在407处，对高通数据分量执行深度学习分析。在一些实施例中，高通数据分量被馈送到深度学习网络的初始层中并且表示用于特征和边缘检测的最重要数据。在各种实施例中，使用高通数据分量在第一层进行深度学习分析的结果被馈送到网络的后续层中。例如，神经网络可以包括多个层，例如五层或更多层。第一层接收高通数据分量作为输入，第二层接收由第一层执行的深度学习分析的结果。在各个实施例中，第二层或稍后层接收低通数据分量作为附加输入以执行附加深度学习分析。
在421处，使用在407处执行的分析结果和在417处下采样的低通数据分量来执行附加深度学习分析。在各个实施例中，深度学习分析推断交通工具控制结果。例如，407和421处的深度学习分析的结果用于控制交通工具进行自主驾驶。
图5是示出用于使用高通、带通和低通分量数据执行机器学习处理的过程的实施例的流程图。在所示示例中，图5的过程用于从传感器数据提取三个或更多个数据分量并且在诸如人工神经网络等深度学习网络的不同层处提供。类似于图4的过程，提取高通和低通分量。另外，图5的过程提取一个或多个带通数据分量。在各种实施例中，将传感器数据分解为提供给深度学习网络的不同层的多个分量，使得深度学习分析可以在网络的不同层处强调不同数据集。
在一些实施例中，图5的过程用于执行图1、2、3和/或4的过程。在一些实施例中，步骤501在图1的103、图2的203、图3的303和/或图4的401处执行。在一些实施例中，步骤503在图1的103、图2的205、图3的311和/或图4的403处执行；步骤513在图1的103、图2的205和/或图3的311或321处执行；和/或步骤523在图1的103、图2的205、图3的321和/或图4的413处执行。在一些实施例中，步骤505在图1的103、图2的207和209、图3的313和/或图4的步骤405处执行；步骤515在图1的103、图2的207和209、图3的313、323和/或325、和/或图4的405、415和/或417处执行；和/或步骤525在图1的103、图2的207和209、图3的323和325、和/或图4的415和417处执行。在一些实施例中，步骤537在图1的105、图2的211、图3的315和335、和/或图4的407和421处执行。
在501处，对数据进行预处理。在一些实施例中，数据是从诸如高动态范围相机、雷达、超声和/或LiDAR传感器等一个或多个传感器捕获的传感器数据。在各种实施例中，如关于图1的103、图2的203、图3的303和/或图4的401所描述的那样对数据进行预处理。一旦对数据进行了预处理，则处理继续到503、513和523。在一些实施例中，步骤503、513和523并行运行。
在503处，对数据执行高通过滤器。例如，对所捕获的传感器数据执行高通过滤器以提取高通分量数据。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、图像信号处理器或另一图像预处理器来执行高通过滤器。在一些实施例中，高通数据分量表示所捕获的传感器数据的特征和/或边缘。
在513处，对数据执行一个或多个带通过滤器以提取一个或多个带通数据分量。例如，对所捕获的传感器数据执行带通过滤器以提取分量数据，包括特征、边缘、中间和/或全局数据的混合。在各种实施例中，可以提取一个或多个带通分量。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、图像信号处理器或另一图像预处理器来执行低通过滤器。在一些实施例中，带通数据分量表示既不是主要是所捕获的传感器数据的边缘/特征数据也不是主要是全局数据的数据。在一些实施例中，带通数据用于维持仅使用高通数据分量和低通数据分量可能被丢失的数据保真度。
在523处，对数据执行低通过滤器。例如，对所捕获的传感器数据执行低通过滤器以提取低通分量数据。在一些实施例中，使用图形处理单元(GPU)、色调映射器处理器、图像信号处理器或其他图像预处理器来执行低通过滤器。在一些实施例中，低通数据分量表示所捕获的传感器数据的全局数据，诸如全局照明数据。
在各个实施例中，在503、513和523处执行的过滤可以使用相同或不同的图像预处理器。例如，色调映射器处理器用于提取高通数据分量，而图形处理单元(GPU)用于提取带通和/或低通数据分量。在一些实施例中，通过从原始捕获数据减去一个或多个数据分量来提取数据分量。
在505、515和525处，对相应高通、带通和低通数据分量执行后处理。在各种实施例中，利用不同后处理技术来增强信号质量和/或减少表示数据所需要的数据量。在一些实施例中，对于接收数据分量的网络层，将不同分量压缩和/或下采样到适当尺寸。在各种实施例中，高通数据将具有比带通数据更高的分辨率，并且带通数据将具有比低通数据更高的分辨率。在一些实施例中，不同带通数据分量也将具有适合于网络层的不同分辨率，每个数据分量被提供作为输入。在一些实施例中，相应数据分量从由传感器捕获的较高位深度被压缩或量化为与深度学习网络兼容的较低位深度。例如，可以将以每通道12位捕获的传感器数据压缩或量化为每通道8位。在各种实施例中，如关于图2的207和/或图4的405、415和/或417所描述的那样应用预处理过滤器。
在537处，使用505、515和525的数据分量结果执行深度学习分析。在一些实施例中，高通数据分量被馈送到深度学习网络的初始层中并且表示用于特征和边缘检测的最重要的数据。一个或多个带通数据分量被馈送到网络的(多个)中间层中，并且包括用于标识特征/边缘的附加数据和/或有益的中间或全局信息。低通数据分量被馈送到网络的稍后层中并且包括全局信息以改进深度学习网络的分析结果。在执行深度学习分析时，随着分析的进行，表示不同传感器数据的其他数据分量被馈送到不同层中，以提高结果的准确性。在各种实施例中，深度学习分析推理交通工具控制结果。例如，深度学习分析的结果用于控制交通工具以进行自主驾驶。在一些实施例中，机器学习结果被提供给交通工具控制模块以至少部分自主操作交通工具。
图6是示出用于自主驾驶的深度学习系统的实施例的框图。在一些实施例中，图6的深度学习系统可以用于为自主驾驶和驾驶员辅助的汽车实现自主驾驶特征。例如，使用固定到交通工具的传感器，可以捕获传感器数据，将其作为不同输入分量进行处理，然后馈送到深度学习网络的不同阶段。深度学习分析的结果由交通工具控制模块用来辅助交通工具的操作。在一些实施例中，交通工具控制模块用于交通工具的自主驾驶或驾驶员辅助操作。在各个实施例中，图1-图5的过程利用诸如图6中描述的深度学习系统。
在所示示例中，深度学习系统600是深度学习网络，该深度学习网络包括传感器601、图像预处理器603、深度学习网络605、人工智能(AI)处理器607、交通工具控制模块609和网络接口611。在各种实施例中，不同组件被通信地连接。例如，来自传感器601的传感器数据被馈送到图像预处理器603。图像预处理器603的经处理传感器数据分量被馈送到在AI处理器607上运行的深度学习网络605。在AI处理器607上运行的深度学习网络605的输出被馈送到交通工具控制模块609。在各种实施例中，网络接口611用于基于交通工具的自主操作与远程服务器通信，拨打电话，发送和/或接收文本消息，等等。
在一些实施例中，传感器601包括一个或多个传感器。在各种实施例中，传感器601可以在交通工具的不同位置处固定到交通工具和/或在一个或多个不同方向上取向。例如，传感器601可以沿向前、向后、向侧等方向固定到交通工具的前面、侧面、后面和/或车顶等。在一些实施例中，传感器610可以是诸如高动态范围相机等图像传感器。在一些实施例中，传感器601包括非视觉传感器。在一些实施例中，传感器601包括雷达、LiDAR和/或超声传感器等。在一些实施例中，传感器601未被安装到具有交通工具控制模块609的交通工具。例如，传感器601可以安装在相邻交通工具上和/或固定到道路或环境，并且被包括为深度学习系统的一部分，用于捕获传感器数据。
在一些实施例中，图像预处理器603用于预处理传感器601的传感器数据。例如，图像预处理器603可以用于预处理传感器数据，将传感器数据分成一个或多个分量，和/或后处理一个或多个分量。在一些实施例中，图像预处理器603是图形处理单元(GPU)、中央处理单元(CPU)、图像信号处理器或专用图像处理器。在各种实施例中，图像预处理器603是用于处理高动态范围数据的色调映射器处理器。在一些实施例中，图像预处理器603被实现为人工智能(AI)处理器607的一部分。例如，图像预处理器603可以是AI处理器607的组件。
在一些实施例中，深度学习网络605是用于实现自主交通工具控制的深度学习网络。例如，深度学习网络605可以是诸如卷积神经网络(CNN)等人工神经网络，其使用传感器数据进行训练并且用于将交通工具控制结果输出到交通工具控制模块609。在各个实施例中，深度学习网络605是一个多阶段学习网络，并且可以在网络的两个或更多个不同阶段处接收输入数据。例如，深度学习网络605可以在深度学习网络605的第一层处接收特征和/或边缘数据，并且在深度学习网络605的稍后层(例如，第二或第三层等)接收全局数据。在各种实施例中，深度学习网络605在网络的两个或更多个不同层处接收数据，并且可以在通过不同层处理数据时压缩和/或缩小数据的尺寸。例如，层1处的数据尺寸是高于后续阶段处的数据的分辨率。在一些实施例中，层1处的数据尺寸是所捕获的图像数据的全分辨率，而后续层处的数据是所捕获的图像数据的较低分辨率(例如，尺寸的四分之一)。在各种实施例中，在深度学习网络605的(多个)后续层处从图像预处理器603接收的输入数据与通过一个或多个先前层处理的数据的(多个)内部数据分辨率相匹配。
在一些实施例中，人工智能(AI)处理器607是用于运行深度学习网络605的硬件处理器。在一些实施例中，AI处理器607是用于使用卷积神经网络(CNN)对传感器数据执行推理的专用AI处理器。在一些实施例中，AI处理器607针对传感器数据的位深度被优化。在一些实施例中，AI处理器607针对深度学习操作被优化，诸如神经网络操作，包括卷积、点积、向量和/或矩阵操作等。在一些实施例中，AI处理器607使用图形处理单元(GPU)来实现。在各个实施例中，AI处理器607耦合到存储器，该存储器被配置为向AI处理器提供指令，该指令在被执行时使AI处理器对接收到的输入传感器数据执行深度学习分析，并且确定用于至少部分地自主操作交通工具的机器学习的结果。
在一些实施例中，交通工具控制模块609用于处理人工智能(AI)处理器607的输出并且将该输出转换为交通工具控制操作。在一些实施例中，交通工具控制模块609用于控制交通工具以进行自主驾驶。在一些实施例中，交通工具控制模块609可以调整交通工具的速度和/或转向。例如，交通工具控制模块609可以用于通过制动、转向、改变车道、加速和并入到另一车道中等来控制交通工具。在一些实施例中，交通工具控制模块609用于控制交通工具照明，诸如刹车灯、转弯灯、前灯等。在一些实施例中，交通工具控制模块609用于控制交通工具音频条件，诸如交通工具的声音系统、播放音频警报、启用麦克风、启用喇叭等。在一些实施例中，交通工具控制模块609用于控制通知系统，该通知系统包括警告系统，以向驾驶员和/或乘客通知驾驶事件，诸如潜在碰撞或预定目的地的接近。在一些实施例中，交通工具控制模块609用于调整传感器，诸如交通工具的传感器601。例如，交通工具控制模块609可以用于改变一个或多个传感器的参数，诸如修改取向，改变输出分辨率和/或格式类型，增加或减少捕获率，调整所捕获的动态范围，调整相机的焦点，启用和/或禁用传感器，等等。在一些实施例中，交通工具控制模块609可以用于改变图像预处理器603的参数，诸如修改过滤器的频率范围，调整特征和/或边缘检测参数，调整通道和位深度，等等。在各种实施例中，交通工具控制模块609用于实现交通工具的自主驾驶和/或驾驶员辅助控制。
在一些实施例中，网络接口611是用于发送和/或接收包括语音数据在内的数据的通信接口。在各种实施例中，网络接口611包括用于与远程服务器接口、连接和进行语音呼叫、发送和/或接收文本消息等的蜂窝或无线接口。例如，网络接口611可以用于接收用于传感器601、图像预处理器603、深度学习网络605、AI处理器607和/或交通工具控制模块609的指令和/或操作参数的更新。例如，深度学习网络605的机器学习模型可以使用网络接口611进行更新。作为另一示例，网络接口611可以用于更新传感器601的固件和/或图像预处理器603的操作参数，诸如图像处理参数。在一些实施例中，网络接口611用于在发生事故或接近事故的情况下与紧急服务进行紧急联系。例如，在发生碰撞的情况下，网络接口611可以用于联系紧急服务以寻求帮助，并且可以向紧急服务告知交通工具的位置和碰撞细节。在各种实施例中，网络接口611用于实现自主驾驶特征，诸如访问日历信息以检索和/或更新目的地位置和/或预期到达时间。
尽管已经出于清楚理解的目的而详细地描述了前述实施例，但是本发明不限于所提供的细节。存在很多用于实现本发明的替代方式。所公开的实施例是说明性的而非限制性的。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
接收使用交通工具上的传感器捕获的图像；
将接收到的所述图像分解为多个分量图像；
将所述多个分量图像中的每个分量图像作为不同的输入提供给人工神经网络的多个层中的不同的层，以确定结果；以及
使用所述人工神经网络的所述结果，以至少部分地自主操作所述交通工具。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器是高动态范围相机。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器是相机传感器、雷达传感器、超声传感器或LiDAR传感器。
4.根据权利要求1所述的方法，其中将接收到的所述图像分解为所述多个分量图像包括：使用高通过滤器或低通过滤器。
5.根据权利要求1所述的方法，其中将接收到的所述图像分解为所述多个分量图像包括：使用高通过滤器、带通过滤器或低通过滤器。
6.根据权利要求1所述的方法，其中图形处理单元被用于将接收到的所述图像分解为所述多个分量图像中的至少一个分量图像。
7.根据权利要求1所述的方法，其中色调映射器处理器被用于将接收到的所述图像分解为所述多个分量图像中的至少一个分量图像。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个分量图像包括高通数据分量和低通数据分量。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述高通数据分量是使用第一图像预处理器而被分解的，并且所述低通数据分量是使用第二图像预处理器而被分解的。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一图像预处理器和所述第二图像预处理器是不同的处理器。
11.根据权利要求8所述的方法，其中所述低通数据分量是从接收到的所述图像下采样得到的。
12.根据权利要求8所述的方法，其中所述低通数据分量与所述高通数据分量相比分辨率更低。
13.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个分量图像中的每个分量图像具有与接收到的所述图像相比更低的位深度。
14.根据权利要求1所述的方法，其中在将接收到的所述图像分解为所述多个分量图像之前，接收到的所述图像被预处理。
15.根据权利要求1所述的方法，其中在将所述多个分量图像中的每个分量图像提供给所述人工神经网络的所述多个层的所述不同的层之前，所述多个分量图像中的至少一个分量图像被预处理。
16.根据权利要求15所述的方法，其中所述预处理包括执行以下一项或多项：压缩、去噪、去马赛克、局部对比度增强、增益调整或阈值处理。
17.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个分量图像包括：特征和边缘数据分量，以及全局数据分量。
18.根据权利要求17所述的方法，其中所述特征和边缘数据分量被提供给所述人工神经网络的第一层。
19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被体现在非暂态计算机可读存储介质中，并且包括用于以下的计算机指令：
接收使用交通工具上的传感器捕获的图像；
将接收到的所述图像分解为多个分量图像；
将所述多个分量图像中的每个分量图像作为不同的输入提供给人工神经网络的多个层中的不同的层，以确定结果；以及
使用所述人工神经网络的所述结果，以至少部分地自主操作所述交通工具。
20.一种系统，包括：
交通工具上的传感器；
交通工具控制模块；
一个或多个图像信号处理器，被配置为：
接收使用所述传感器捕获的图像；以及
将接收到的所述图像分解为多个分量图像；
人工智能处理器；以及
存储器，与所述人工智能处理器耦合，其中所述存储器被配置为向所述人工智能处理器提供指令，所述指令在被执行时使所述人工智能处理器：
接收所述多个分量图像中的每个分量图像作为人工神经网络的多个层中的不同层的不同的输入，以确定结果；以及
将所述人工神经网络的所述结果提供给所述交通工具控制模块，以至少部分地自主操作所述交通工具。
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