2013年，当“深度学习”技术概念在国内刚兴起时，智能辅助驾驶系统研发团队就开始潜心钻研此前沿技术。为响应国家“双创”战略的号召，二部设立了“创新特区”，“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”就是入驻该特区的首个项目。近日，中国航天科工二院二部成功研制“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”，凭借方寸几厘米大小的嵌入式芯片，可以实现对环境的实时准确智能感知，在目标识别准确率方面达到世界先进水平。
公开数据显示，智能驾驶目标识别准确率最高为90.55％，但处理一幅图片需要4秒；二部智能辅助驾驶系统的算法准确率为90.05％，处理一幅图片却只需要0.03秒，且系统功耗不足5瓦。
据了解，“智能辅助驾驶”团队的工作重心现已转向产品工程化与实车测试，并与相关汽车厂联合开展功能测试与量产试制，预计将于今年年底完成小规模量产。
目前，二部团队已突破一系列核心技术，包括多目标检测与识别、可行驶区域分割、车道线检测等，并在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。该团队负责人郭睿表示，场景语义分割是让计算机理解它“看”到的图像代表什么，而深度神经网络可以通过学习自行提取高层语义特征，排除逆光、向光、阴影、缺损等因素对目标检测的干扰。
此外，该团队正在研发融合可见光、红外与毫米波雷达的新型智能传感器，以应对军用车辆驾驶环境中光线复杂多变、夜间行军禁止照明等特殊场景，满足军用车辆全天时、全天候辅助驾驶的需求。该团队在智能感知、智能决策等方面积累的先进技术，正逐步在武器系统的目标检测与识别、智能指控等领域发挥作用。
