据外媒报道，在日前举行的IEEE大会上，谷歌介绍了更多关于无人驾驶汽车的技术信息。谷歌高级研究员Anelia Angelova称，谷歌无人汽车未来将使用新型高速行人检测器。

谷歌无人驾驶车新进展（图片来自cnbeta）

    报道称，如果自动汽车仅使用廉价的摄像机就能定位行人的话，这将大大降低成本，并且将有希望很快迎来一个机器自由操控汽车的时代。但摄像机有他们自己的问题。Angelova说到，“相较于雷达装置，视觉信息给你一个更广阔的视野，但处理速度却相对较慢。”

   据需，最好的视频分析系统使用的是深层神经网络，这种机器学习算法可以被训练，从而能对图像信息（和其他类型的数据）进行十分准确的分类。现代深层网络可以在诸如人脸识别等任务方面胜人一筹，准确率超过99.5%。

    Angelova表示，新型高速行人检测器分为三个单独的阶段：第一阶段是一种深层网络，相较于之前的成千上万的碎片而言，它只需将图像信息分割成几十块碎片，可在多个地点同时进行多项检测，从而对行人进行识别。

    第二个阶段则是另一种网络，它能对识别结果进行改良；第三阶段则是一种传统的深层网络，它将最终识别结果，即是否发现行人，进行传送。

    由于这种缓慢准确的网络只对潜在图像的一小部分进行分析，所以整个处理过程就会进行得更快，大约要比之前的网络快60到100倍。Angelova说道，这些图形处理器的运行和谷歌的无人驾驶汽车十分类似，会对大约一天以内的街道图像进行反馈。然后，它可以在大约0.25秒左右的时间准确地识别行人。

    Angelova承认：“事实上，目前还达不到能用于实际的0.07秒。”为了能安全采取行动，无人驾驶汽车需要在瞬间确认是否面对行人。“但这意味着倘若其他感应器失灵，新系统能做出及时的补充处理。”

    随着更强大的处理器的出现以及神经网络容量的增加，Angelova预计该功能的效果将会显著提升。她说：“从更加广阔的视角来看待网络，你将能感受到更加快速的发展。”等到大家都能拥有无人驾驶汽车时，其独特的旋转激光雷达可能已经完全消失了。