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从自动驾驶本义看，是要通过减少人工干预，甚至完全脱离人工干预情况下，在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知，目前的道路交通环境的复杂性，并不能完全用交通规则来覆盖。例如，机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等，这是在不遵守规则的情况下发生的，如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则，又要在类似突然情况下处理好行驶动作，是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别，难以用一些理论模型来归纳概括，只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统，这无形中就会提升算力需求。
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21日，记者从福州大学获悉，该校物理与信息工程学院森林火灾智能防控科研团队首次利用计算机视觉和人工智能技术，通过无人机从空中采集火场的可见光图像，结合改进的深度学习模型，对火场中的火焰区域进行智能分割，获得准确解析火线的新方法，可引导救援人员进行精准扑救。这项研究填补了可见光图像下火场火线自动提取的国际技术空白，相关成果于近日发表在国际期刊《ISPRS摄影测量和遥感杂志》上。
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