admin 一、什么是感知智能？
感知智能既视觉，听觉，触觉等感知能力
二、人体通过什么感知环境？
人体通过五种感官来感知环境，分别为视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉。这些感官能够收集和传递各种信息，从而帮助我们了解和适应外部世界。
以下是每个感官的简要介绍：
1. 视觉：通过眼睛接收光线，将其转化为电信号，然后由大脑进行加工和解码，最终形成图像。视觉是人类最重要的感觉之一，我们通常依赖视觉来识别物体、读取文字、欣赏美景等。
2. 听觉：通过耳朵接收声音，将其转化为电信号，然后由大脑进行加工和解码，最终形成声音。听觉帮助我们了解周围的声音和语言，并提供定向和距离信息。
3. 触觉：通过皮肤、肌肉、关节等感受器官来感知力度、温度、震动等刺激。触觉是人类最早发展的感觉之一，也是我们与外界最直接的接触方式。
4. 味觉：通过舌头上的味蕾来感知不同的味道，如甜、咸、酸、苦和鲜。味觉是我们感受食物的方式之一，也是一种基本的生命维持机能。
5. 嗅觉：通过鼻子中的嗅觉细胞来感知气味。嗅觉帮助我们识别不同的气味，如花香、烟味、食物等。
这五种感官相互配合，让我们在日常生活中能够对外部世界有更全面、多样化的认知和体验。
三、adas环境感知方案？
1.传感器融合
因为传感器有各自的优缺点，所以需要融合来扬长避短。摄像头与毫米波雷达是ADAS中最常用的传感器是。
摄像头 - 优势：目标识别能力强，可以对车辆，自行车，行人等目标进行分类。劣势：距离信息不是直接测量得到的。特别是在恶劣天气和光照环境环境下距离信息不准确。
毫米波雷达 - 优势：直接测量目标的位置和速度。受到天气及环境的影响小。劣势: 于雷达的信号较为稀疏，不便通过雷达进行目标识别。这些性质正好与摄像头形成互补。
信息融合又可分为目标级融合和信号级融合。
目标级融合: 每个传感器先各自处理原始信号生成目标。在目标的基础上进行融合。- 优势: 对控制器的算力和通信传输要求低。劣势: 是传感器在独立处理信号时会有信息丢失。
数据级融合: 在原始数据级就进行融合。- 优势：信息丢失少，精度高，劣势：对控制器的算力和通信传输要求高。
在架构设计时需要找到精度和算力分布的平衡点。
L2级别ADAS采用前视摄像头和雷达目标级融合的方案。雷达输出target信号，摄像头为类似mobileye的智能摄像头，输出track信号。
模块分为数据有效性验证，时间补偿，雷达聚类，目标匹配，新目标生成，航迹追踪，目标管理等子模块：
2.雷达聚类
毫米波雷达通过分析雷达反射的回波进行目标的定位测速。雷达底层信号处理回波通过快速傅里叶变换fft，反射点，恒虚警处理cfar，关键点。这些步骤一般在内雷达部件内部完成。
雷达输出的信号分为：target，object，track。target信号为未经过聚类的反射点。由于回波反射，特别是在旁边车辆，隧道，或者有路边栅栏的情况，回波多次反射噪音较大。一个目标也会出现多个target信号。
object为聚类之后的目标点。置信度高于object。track是object进行追踪后，带有ID，置信度最高, 但因为目标稳定追踪后才会输出，所以新目标出现会有延时。
-目标聚类
雷达target聚类得到object。雷达target先需要进行目标进行滤除。
因为不知道雷达簇的个数，并且对算法实时性要求高，一般采用基于距离或密度的聚类。如eclidean clustering和dbscan。
在簇核心的选择上可以选择反射能量大的点，或者以上次聚类的结果做为核心。在距离参数上，除了空间距欧式离外，或者采用马氏距离。雷达只能提供径向距离和速度，不
四、jbl环境感知怎么用？
在音控台上连接上jbl音箱，然后开启环境感知，就可以根据周遭环境进行音效的调节
五、智能网联汽车环境感知与定位系统主要包含哪些内容？
智能网联汽车环境感知与定位系统主要包含以下内容：环境感知层摄像头、激光雷达、毫米波雷达、夜视传感器、GPS/BDS、4G/5G、V2X。其中，环境感知层主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等 。
六、智能感知的特点？
智能感知技术特点:
1.自动插入结束标记、右大括号和值引用。
2.上下文相关的快捷菜单，列出与代码中的当前点兼容的代码，并且可以插入这些代码
3.上下文相关的屏幕提示，列出与代码中的当前点兼容的变量、函数或参数。
3.代码超链接，单击这些指向类、外部 CSS 文件和脚本函数的超链接或引用可以打开或转到这些项的来源。
七、智能感知的概念？
感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。
感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等等。而在这个过程中，人机界面的交互至关重要。
八、智能感知的意义
智能制造经常提的那一套说法，第一步就是智能感知。这个东西说多了，有时候就容易忽视其中内在的本意，所以说，想细究智能感知这个事情。
（1）感知的核心是对生产异常或问题的感知
制造运行是一个系统性关联的运行，一般意义上来说，很难说制造系统运行能够按照我们预定的方式持续稳定的完成运行，其中必然会出现各种各样的突发事件或者生产扰动。所以我感觉所谓的感知，很大程度上是对生产异常的感知。
（2）智能性主要体现在时间和关联两个维度
如果等到生产异常发生了，制造系统感知到这种异常，其实这是一种事后的。在这种情况下，我们一般按照一个既定的流程进行处理，其实就可以，这个其实称不上什么智能的。因此，从时间维度上面来说，智能感知的智能性应该体现在事先。
从制造运行各个环节所产生的这种状态。一般来说都是相对孤立的，或者说我们是一个一个上来的。但是由于制造系统的运行是属于关联性比较强的那种方式，因此这些独立环节之间的状态关联，综合起来对于制造系统运行可能会产生影响。因此，相对于单一环节单一状态的显式感知，这种多环节多状态关联的隐式感知是智能性的集中体现。
（3）智能感知需要系统性的思维
一般来说我们做事情都是希望这个事情在自己的一个严谨严密的体系下面，也就是说是希望能够预先知道要感知哪些东西。虽然现在有所谓的大数据分析，能够发现一些之前难以明显感知到的那种规律或者规则，但这个毕竟可操作性不强。我认为这个方面的系统性思维主要体现为可靠性制造运行整体思维。
应该立足于形成制造系统运行的可靠性思维，建立业务运行的关联因素图谱，可以采用各种现成的分析工具，甚至可靠性工程中那种FMEA、故障分析树及其求解方法（例如求解最小割集等），都可以拿来用。
九、什么是智能视觉感知？
智能视觉感知是让视觉系统中融合AIS数据，雷达数据和电子海图数据，为船舶自主航行提供感知能力，让动力系统数据和感知数据自由交互，为船舶在海上自由航行提供安全保障。
作为一个兼容性极强的平台，智能视觉感知系统还可以接入雷达、声呐、AIS、GPS等用于海上导航的各类工具系统。
针对海事领域，快速发现并满足游船游艇、商船、工作艇、渔船、游轮及其他多种船型的各种需求。
智能视觉感知能够在任何状况下进行辅助导航，侦测其它船舶，协助船外搜索，确保海港和公开水域(反海盗)的船只安全，以及清晰掌控黑暗中的一切行动。
智能视觉感知在海洋环境中的应用高效实用，能够满足以下客户需求：
港口、航道以及沿海安全、海事安全、海上非法入境侦测、海上执法、反海盗与威胁探测、渔船队保护、船舶跟踪与观察、搜索救援行动、环境保护。
即便是雷达系统无法探测到的物体，如帆船、木船及漂浮物等，均难逃“火眼”。
十、汽车环境感知系统的组成？
1. 包括传感器、数据处理单元和决策控制单元。2. 传感器是汽车环境感知系统的重要组成部分，它可以通过感知周围的环境信息，如车辆、行人、道路标志等。传感器可以包括摄像头、雷达、激光雷达等，通过不同的传感器可以获取不同的环境信息。 数据处理单元负责对传感器获取的数据进行处理和分析，将其转化为可供决策控制单元使用的信息。数据处理单元可以使用计算机视觉、机器学习等技术进行数据处理和分析。 决策控制单元根据传感器获取的环境信息和数据处理单元处理的信息，进行决策和控制汽车的行为。决策控制单元可以根据环境信息进行路径规划、障碍物避让等操作，以确保汽车的安全行驶。3. 还可以延伸到其他方面，如车载通信系统、地图导航系统等。车载通信系统可以与其他车辆或交通基础设施进行通信，获取更全面的环境信息。地图导航系统可以提供车辆当前位置和周围道路信息，辅助汽车环境感知系统的工作。这些组成部分的协同工作可以提高汽车的环境感知能力，提高行驶的安全性和效率。
