深度学习一词源于对人工神经网络的研究，为了让计算机通过不断学习从而解决这些问题，学术界试图模仿人脑中由上百亿神经元组成的神经网络，提出了用于计算机的名为“神经网络”的学习策略。
图片来源：DeepLearning.AI深度学习专业，神经网络与深度学习课程
如图，这里是一个简单的有四个输入值的神经网络，最左边的x是输入层，中间的小圆圈是隐藏神经元，其中的每一个神经元都将所有的四个特征当作输入值，神经网络将会自己来决定中间的网络节点是什么，并最终生成输出值y。对于神经网络最重要的一点就是，只要给定足够多的训练示例（x，y），神经网络就可以很好地拟合出一个函数，来建立x和y之间的映射关系。
随着大数据时代的到来，深度学习已广泛应用于日常生活的各个领域，如语音图像识别、人脸信息的检测。Autowise.ai的自动驾驶清扫车也在深度学习技术的加持下，不断实现功能的迭代。目标检测就是深度学习方法的经典应用之一，它可以从图片中识别出感兴趣的物体，并确定类别和位置。目前基于深度学习的做法可以笼统分为两类：先找可能出现物体的区域，后判断物体类别的Two-Stage方法，以及一步到位提取区域和物体的One-Stage方法。属于前者的R-CNN, Fast-RCNN在算法排行榜上叱咤一时；后者的YOLO, SSD, RetinaNet也为业界所喜闻乐见。与常规的识别人、动物的运用不同，在杜伊斯堡项目中，Autowise.ai将这一技术运用到了全新的场景中，实现了对口罩这一特殊垃圾的精准识别，成为无接触式的防疫清扫作业中的“火眼金睛”。
Autowise.ai自动驾驶清扫车对口罩进行识别
自动驾驶清扫车作业的挑战还来自于道路上变道的车辆、横穿的行人等交通参与者。因此，快速准确地预测车辆行人的意图和未来的轨迹，也是自动驾驶系统至关重要的能力。深度学习在这一问题上同样逐渐成为了主流解法。LSTM结构、图神经网络都是算法探索的方向。
通过车辆当前几秒的路线，Autowise.ai训练了具有长短期记忆(LSTM)结构的神经网络结构充当预测的大脑。如下图所示：障碍车辆在前几次观测中，车辆向左的横向速度变大，位置逐渐向左偏离当前车道的中心线。深度学习模型判断其意图为向左变道，计算出目标位置，并生成对应的轨迹。
应用深度学习判断车辆变道
在城市公开道路上进行清扫作业，除了垃圾、车辆和行人，自动驾驶清扫车还面临着特殊障碍物和天气的挑战，大到铁板、石墩、废弃铁轨，小到纸张、落叶、粉尘和水雾，Autowise.ai的工程师们采用深度学习的解决方案，将这些变量x逐个击破。未来，Autowise.ai仍将持续探索前沿人工智能技术在自动驾驶中的应用，提供更加安全、高效的自动驾驶智能环卫解决方案。
参考文献
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