Unterschied zwischen Computer Vision und Lidar

In den letzten zwei Jahrzehnten stieg die Anwendungen der Lichtdetektion und des Abstands (LIDAR) in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Entwicklung selbstfahrender Autos, in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Automobilindustrie. Es gibt jedoch einige autonome Autos, die Computer Vision verwenden. Zum einen nutzt Tesla Computervision für seine selbstfahrenden Autos und geht gegen Lidar -Sensoren. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich die beiden konkurrierenden Technologien gegeneinander stapeln.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Studiengebiet, in dem es um die Ausbildung von Computern und Maschinen geht, um die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Computer Vision verwendet Bilder und Videos, um eine reale Szene zu verstehen. Es geht über die Bildverarbeitung hinaus, die Rauschen oder Unschärfe entfernen und Objekte basierend auf Größe, Farbe oder Position identifizieren kann. Das Ziel von Computer Vision ist es, nützliche Informationen aus Bildern zu extrahieren. Computer Vision ist ein Unterfeld von tiefem Lernen und künstlicher Intelligenz, in dem Menschen Computer lehren, digitale Bilder oder Videos mit KI zu interpretieren und zu verstehen, basierend auf neuronalen Netzwerken, maschinellem Lernen und Deep -Lern -Methoden. Computer Vision -Methoden können Objekte und Bilder und Videos identifizieren, verfolgen, messen, erkennen und klassifizieren. Die Idee ist, Algorithmen den Bildinhalt auf die gleiche Weise zu verstehen wie das menschliche Gehirn.

Was ist Lidar?

Lidar, kurz für die Lichtdetektion und -stufe, ist eine Fernerkundungsmethode, die Licht in Form von gepulstem Laser verwendet. Das Lidar -System sendet einen Lichtpuls und wartet darauf, dass der Puls zurückkehrt, und misst, wie lange es dauert, bis der emittierte Impuls zum Sensor zurückkehrt. Wie Sonar -Wellen verwenden Sie Schallwellen, um Dinge zu kartieren. Es ist im Wesentlichen ein riesiges Laser -Fernbereichsgerät, das Millionen von Impulsen pro Sekunde aussendet. Diese Impulse springen von Objekten ab und kehren zum Sensor zurück, der dann die Zeit benötigt, um jeden Impuls zurückzukehren, um den Abstand oder den Bereich zum Ziel zu berechnen.

Unterschied zwischen Computer Vision und Lidar

Definition

- Computer Vision ist ein Unterfeld von tiefem Lernen und künstlicher Intelligenz, in dem Menschen Computer lehren, digitale Bilder oder Videos mit KI zu interpretieren und zu verstehen, basierend auf neuronalen Netzwerken, maschinellem Lernen und Deep -Lern -Methoden. Lidar, kurz für die Lichtdetektion und -stufe, ist eine Fernerkundungsmethode, die Licht in Form von gepulstem Laser verwendet.

Technologie

- Computer Vision verwendet Bilder und Videos, um eine reale Szene zu verstehen, um eine 3D-Karte zu erstellen, mit der selbstfahrende Autos verschiedene Objekte identifizieren, klassifizieren und erkennen können. Die Idee ist, Fahrspurleitungen auf der Straße und Hindernisse zu finden und den Lenkwinkel zu berechnen. Lidar verwendet Impulse aus ultraviolettem Licht, um Objekte in seiner Umgebung zu erfassen. Diese Impulse springen von Objekten ab und kehren zum Sensor zurück, der dann die Zeit benötigt, um jeden Impuls zurückzukehren, um den Abstand oder den Bereich zum Ziel zu berechnen.

Objekterkennung

- LIDAR verwendet Laserlicht, das Millionen von Impulsen pro Sekunde aussendet und Objekte schlägt und zurück reflektiert, wodurch ausgezeichnete Reichweiteinformationen geliefert werden. Die Entfernungsmessung und die Tiefenwahrnehmung sind also besser als das, was Kameras tun können. Selbstfahrerautos basierend auf Computer Vision Technology haben besser. Kameras sehen Farben und können daher Objekte besser erkennen und verfolgen, während Lidar nicht sehr gut für die Verfolgung von Objekten ist.

Computer Vision vs. LIDAR: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Als ob wir unsere Sinne brauchen, um Dinge zu sehen, braucht ein selbstfahrendes Auto etwas, um seine Umgebung zu erkennen. Es gibt viele Möglichkeiten, wie selbstfahrende Autos die Objekte um sie herum erkennen können. Zum Beispiel können sie Kameras, Radar und Radios verwenden, um zu überleben. Computer Vision verwendet Bilder und Videos, um seine Umgebung zu verstehen, während Lidar Licht in Form von gepulstem Laser verwendet, um eine genaue Lokalisierung von Objekten im 3D -Raum abzuschätzen. Computer Vision -Technologie für die Lokalisierung ist nicht so genau, da die Entfernungsmessung und die Tiefenwahrnehmung nicht sehr gut sind. Computer Vision kann auch bei schlechten Beleuchtungsbedingungen nicht gut funktionieren.

Ist LiDAR besser als Vision?

Beide Ansätze haben einen angemessenen Anteil an Vor- und Nachteilen. Zum Beispiel verwendet Lidar Licht in Form von gepulstem Laser, um eine genaue Lokalisierung von Objekten im 3D -Raum abzuschätzen, während die Entfernungsmessung und die Tiefenwahrnehmung mit Computer Vision nicht sehr gut sind. Lidar ist nicht sehr gut für die Verfolgung von Objekten.

Warum ist Tesla gegen Lidar??

Während Lidar Objekte mit viel höherer Präzision verfolgen kann, ist Elon Musk der Meinung. Die Kosten sind wahrscheinlich der offensichtlichste Grund, warum Tesla die unterschiedliche Route eingeschlagen hat.

Was denkt Elon Musk über Lidar??

Elon Musk sagte: „Lidar ist ein Dummkopf. Jeder, der sich auf Lidar verlässt, ist zum Scheitern verurteilt.Er glaubte, dass die Technologie selbst sehr teuer und unnötig ist.

Warum Lidar zum Scheitern verurteilt ist?

Lidar funktioniert bei allen Wetterbedingungen fast gut, aber selbstfahrende Autos mit Lidar -Technologie können nicht in Nebel, Staub, Regen oder Schnee sehen. Es kann nur das Vorhandensein oder Fehlen von Materie erkennen, weil es ein binärer Sensor ist.

Warum glaubt Elon Moschus nicht an Lidar??

Tesla hat sich stark auf die Computer Vision verlassen und gegen die Lidar -Technologie gegangen. Der offensichtlichste Grund, warum Tesla die unterschiedliche Route eingeschlagen hat, sind die Kosten. Die Gesamtkosten werden erheblich.

Ist Lidar die Zukunft?

Lidar ist einer der führenden Kandidaten, um die Landschaft selbstfahrender Fahrzeuge zu verändern. Aber ob es sich um die Zukunft autonomer Fahrzeuge handelt, es gibt nicht einfach, darauf zu antworten.