智加科技农机自动驾驶技术揭秘

据知情人士透露，西安智加科技有限公司在新的融资轮中接近筹资约2亿美元，以支持该公司开发自动驾驶卡车。

智加科技成立于2016年，是一家以人工智能为引擎、智能智能为核心的科技创新型企业，主要做高速物流场景下L4级自动驾驶技术的研发。此外，智加科技还自主开发了端到端的全栈无人驾驶技术以及农机自动驾驶等技术。

在农田作业过程中，不可避免地在田地里存在各种障碍物，如果不能将障碍物检测出来，会发生严重事故，造成人员伤亡或经济损失，因此需要对农田里面的障碍物进行有效的检测。但是对于农田里面的障碍物的识别有其特定的难点和挑战。

一方面，农作物与障碍物往往在颜色和纹理等方面存在相似性，从而在障碍物的检测准确度上带来了很高的挑战；另一方面，田间的各种物体，包括农作物和田地的颜色和纹理也会随着季节变化而变化；这样更加增大了对障碍物检测的难度。

在17年12月29日，智加科技申请了一项名为“一种用于农机自动驾驶的障碍物检测方法和系统”（申请号：201711483388.5），申请人为西安智加科技有限公司。这项技术就可以有效的来完成农机的自动驾驶任务。

根据目前公开的专利资料，让我们一起来看看这项农机自动驾驶技术吧。

如上图所示为农机自动驾驶的障碍物检测方法的流程图。首先，利用双目视觉采集器获取带有距离信息的图像数据。采用摄像头作为双目视觉采集器，这样将会得到农机前行道路上的实时图像，而我们也将根据这些图像来进行图像分析，帮助农机前行。

其次，对图像数据进行特征提取、映射和抽样，并利用深度卷积神经网络预测其中的物体块信息和物体块的类别信息，进而得到被预测物体的可信度分值，并将该可信度分值与一预定阈值比较来判断预测物体是否为可信的识别物体。

最后，确定可信的识别物体的位置坐标和距离信息并输出。

下图为车辆采集图像的示意图，我们将结合下面的这个示意图来对上述过程进行进一步的说明。

如图所示，双目摄像头安装在车辆顶部位置，正对车身前方 ,A、B为车辆前方的两个物体。首先通过摄像头采集物体A和B的图像信息，然后利用深度卷积神经网络对其类别进行预测，这一步判断其是否为障碍物，如果是障碍物，则进一步的，我们需要准确的确定其位置坐标以及距离等信息。通过这些信息，才可以完成无人小车的避障等功能。

以上就是农机避障的过程，这个过程虽然看起来很简单，但是其中图像识别是一个难点，因为不可避免的，农田的自然环境要比公路上复杂的多，因此需要训练多种图像识别器，才能够合理的预测出是否为障碍物，而该系统也较为合理的进行了从硬件到软件的布置，才能够完成这样的任务。随着AI技术在人们生活的各个方面的落地，相信以后的生活将会更加的智能化！