谷歌、特斯拉等科技巨子都在竭尽全力地展开自动驾驶技能，但这项技能要走向老练还需在许多要害子体系上取得打破。英国剑桥大学开发的一套机器成像辨认体系，有望以更低的成原本处理自动驾驶轿车怎么看见和分辩路上物体的难题。
这一体系名为“segnet”，只需将体系的中心应用程序与惯例摄像头乃至智能手机的摄像头合作运用，就能快速拍照路面环境画面，实时将印象中不同物体进行分类，比方路途、路牌、行人、修建等，并进行对照辨认。
研究人员说，他们已在城区路途和高速公路上进行过测验，体系的辨认准确率让人满足，这方面的功能乃至超越根据激光或雷达的传感器。接下来，研究人员还预备在郊野乃至雪地和沙漠环境中展开测验。
现在展开中的自动驾驶轿车原型多运用根据雷达等技能的传感器来进行物体辨认。但这类配备的价格往往比较昂扬，乃至比车辆的价格还高，这极大地影响了自动驾驶轿车实用化远景。
研究人员说，相对那些贵重的传感器，这一新开发的体系不光本钱要低许多，并且还能进行“深度学习”。研究人员会不断为体系添加相关的分类辨认数据，提高辨认准确度。虽然现在该体系还没有老练到可直接用来操控车辆跋涉，但已能作为车辆防撞正告体系来运用。
