首先从感知与认知的角度，剖析智能汽车现在面临的技能痛点与难点，并结合一些详细案例，先容干系的技能与办理方案，一起磋商如何通过提升感知/认知来赋能智能汽车。之后详细磋商基于打算机视觉的成像与基于人类的视觉成像的异同与可能的探索方向。
【温馨提示】由于高朋时差，本次分享临时调度到北京韶光9月27日（周四）晚上9点。
活动信息
主题：智能汽车的视觉成像、感知与认知
高朋：小鹏汽车首席科学家郭彦东、AI产品部高等研究员吕骋
地点：将门创投斗鱼直播间
分享提要
PART 1
智能汽车发展风起云涌。大略的集成几个赞助驾驶的功能并不能有效的提升用户体验，也不是真正的智能汽车。我们希望从感知与认知的角度，剖析智能汽车现在面临的技能痛点与难点，并结合一些详细案例，先容干系的技能与办理方案，一起磋商如何通过提升感知/认知来赋能智能汽车。
这一部分紧张分为以下几个内容：
什么是智能汽车
智能汽车的根本与寻衅
感知与认知的难点
一些案例剖析/技能分享
PART 2
由于技能运用处景需求，成像问题一贯以来都环绕“人”的视觉感官展开。大量的成像优化技能都是致力于提高人眼/大脑的视觉舒适度。近些年来由于打算机视觉的高速发展，做事于打算机视觉需求（而非人的视觉需求）的成像技能变得愈发主要。机器视觉和人类视觉在某些方面具有相似性，但在另一些方面却有实质的不同，也导致了成像技能一定的不同。故这里谈论一些基于打算机视觉的成像与基于人类视觉的成像的异同与可能的探索方向。
这一部分紧张分为以下几个内容：
传统ISP
成像与打算机视觉
基于深度学习的成像方法
图像质量标准
做事于机器视觉的成像方法的研究方向
高朋先容
郭彦东
小鹏汽车首席科学家
从事人工智能及打算机视觉事情十四年，毕业于普度大学，师从美国工程院院士Jan P.Allebach与Charles A. Bouman。 在学术方面，郭彦东连续组织了MS-Celeb-1M的事情，正在成为业界人脸识别的标杆项目，并多次举办天下人脸识别比赛。郭彦东也是很多顶级期刊，会议的委员会成员或评审，包括CVPR，TIP，NIPS, ICML, ACM MM, 等等。
在担当美国微软总部研究院研究员期间，多项研究成果达到业内领先水平。他的打算机视觉模型被广泛运用在微软图像搜索，云做事，微软小冰，知识图谱，以及其他微软的视觉方案搭建中。在2016年，郭彦东领导了微软互联互通车的视觉项目，与一线车企互助，主导研究开拓了基于视觉的车内，车外感知功能。
现担当小鹏汽车首席科学家（Chief Scientist）。在接下来的韶光里，他将卖力不仅仅给小鹏汽车安装上眼睛（摄像头），而且给小鹏汽车赋能感知与认知（大脑）。让小鹏汽车成为有中国特色的真正的“智能”汽车。
吕骋
小鹏汽车AI产品部高等研究员
2016年博士毕业于美国普度大学。博士期间的研究方向是图像处理，机器视觉以及机器学习。博士期间，分别在惠普研究院和惠普家当部门演习，紧张方向是机器视觉。博士期间在各大会议揭橥多篇机器视觉干系的论文。
毕业后加入索尼北美传感器研究中央，紧张从事图像处理和机器视觉方面的工程研究，并且参与多款传感器的设计、标定和测试事情。在索尼期间，参与制订了传感器图像质量标准的标准定义。此外，根据不同的传感器特性开拓了多个特定场景的机器视觉的干系运用，并得到良好效果。
2018年加入小鹏汽车，紧张卖力赞助驾驶干系的机器视觉算法开拓、传感器布设、传感器标定、图像质量的优化等事情。
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-The End-
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