从OCR看自动驾驶的路况识别

今天接到一个猎头的电话,工作岗位是和自动驾驶有关的。前段时间长沙也试运行了一个自动驾驶正式上路实验的视频,不过还是需要司机在驾驶位置上。从我个人的角度来看,感觉自动驾驶还需要走很长的一段路,其中信息数据化是需要解决的。下面我就从我的个人经历说说自己的看法。

1、文档的OCR

我的第一份工作是打印的文件在OCR之后的数据输出为电子版的Word。这个工作主要涉及到两个过程:一个是图片的OCR,一个是OCR数据后的输出,我做的主要是第二个过程的内容。之所以做OCR,就是因为没有原先的电子版了。所以这就是一个实物信息(打印在纸张上的内容)的数字化的问题,数字化以后是为了更够更好地做处理(修改,添加内容等)。

2、超市的自助结账

自从超市推出了自助结账的功能,我的排队时间就减少了很多。在识别商品的价格上,超市都是使用商品的条形码来进行的。到目前为止我还没有发现哪家超市搞机器视觉来识别的。所以对于水果、散装食品,也需要在称重台人工称重计价以后,才能扫码支付。也就是商品的信息化在商品生产过程中(有包装的商品)和称重计价过程中完成了。

3、自动驾驶的路况识别

自动驾驶的第一步,就是要识别路况,所以此时摄像和各种传感器就派上用场了。以其中的红绿灯识别为例来说明,现在的识别算法应该是依靠摄像头来识别红绿灯的。其实完全可以让红绿灯发出一个信号,然后汽车上的接收器接收。这样的好处有很多比如识别的准确率会到100%,识别的速度也会提高很多。而且信号灯可以让汽车提前做预判,读秒的过程中,可以进行发动机的启动等。对于路边、人行横线等,其实也可以安装识别器,来提高识别的准确率和速度。

其实我们现在的计算机的应用,就是完成了信息数据的高效率传递和计算。毕竟再牛逼的AlphaGo既不能实现“闲敲棋子落灯花”,也不能实现“幽窗棋罢指犹凉”。个人观点,欢迎吐槽。

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