特斯拉获得自动驾驶数据管道和深度学习系统专利

特斯拉的神经网络似乎每天都在不断改进和发展，例如最近的一项专利将使特斯拉的自动驾驶系统更有效地工作。

特斯拉于12月26日发布了“用于自动驾驶的数据管道和深度学习系统”的专利。该专利的目的是革新和改进过去用于自动驾驶车辆的深度学习系统，这些系统使用“捕获的传感器数据”来检索信息。

当数据变得更加复杂时，特斯拉意识到需要一种定制的数据管道，该管道可以最大化来自捕获的传感器数据的信号信息，并向深度学习网络提供更高级别的信号信息，以进行深度学习分析。

该专利中描述的系统将使用车辆上的所有传感器或摄像头来捕捉图像。在这种情况下，这将描述高动态范围的摄像机，摄像机传感器，雷达传感器或超声传感器。然后，图像将通过“高通”或“低通”滤波器分解，然后一系列处理器将解析图像的含义。

下面的流程图描述了车辆学习信息的过程是什么样的。

“接收传感器数据”是此过程的第一部分。然后，数据将被分解并进行系统预处理，然后开始其“深度学习分析”。然后将结果传递到车辆的人工智能处理器，以在车辆控制期间使用。

在另一个过程中，将从这些图像中检索到的一系列信息与在全球范围内从其他特斯拉用户收集的数据进行比较。这将减轻驾驶员对自动驾驶时系统执行错误过程的担忧。该专利的目的是创造安全的驾驶体验，并改善特斯拉自动驾驶软件的本来就可靠的性能，并以比以前更高效率的过程来实现。

通过使用此过程，特斯拉能够从其车辆的摄像头和传感器捕获的图像中保持尽可能高的分辨率。然后，这使神经网络可以更有效地从其接收的数据包中学习。这使神经网络也可以更有效地处理更好的图像，这为更快地进行自动驾驶打开了大门。特斯拉的Hardware 3计算机提供了额外的功率，这些效率将非常不错，该计算机专门为具有内置冗余的完全自动驾驶而设计。

在特斯拉已经为其完全自动驾驶套件奠定基础的基础上，最新的专利表明该公司现在正试图缩小其软件性能的优势。这项专利的增加，不仅将为特斯拉汽车的所有者创造更安全的驾驶体验，还将使快速发展的全自动汽车的未来更加接近尾声。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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