暖夏少年|CFan科学院：3D感应超越像素平面( 二 )
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图5 谷歌汽车3D LiDAR绘制周边地图图解
当然在实际驾驶环境中 ， 每种路障大小、位置、距离都是不同的 ， 只是简单采集并识别3D物体 ， 这还无法让自动驾驶系统可以安全在复杂的地理环境下安全、自动进行驾驶 。 为此科学家引入了深度学习机制 ， 他们首先建立一个模型 ， 然后将3D LiDAR捕获的不同的图形让驾驶系统学习 ， 通过不断学习 ， 自动驾驶系统可以“认识”到不同捕捉的物体 。 同时借助深度学习神经网络让系统实现自主学习 ， 最终生成一套复杂的算法 ， 让驾驶系统可以精准实现周边复杂环境的物体 ， 实现安全的自动驾驶（图6） 。
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图6 深度学习图解
3D信息处理的更多应用
上述我们主要介绍3D信息处理在自动驾驶中的应用 ， 这个领域的应用和我们的生活有点距离 。 不过3D信息处理还在很多领域有非常多的应用 ， 比如在医学领域 ， 配备了3D信息识别设备医疗设备 ， 通过激光探测 ， 医生们无需在我们体中插入传统的探测设备如胃镜等 ， 他们就可以非常快速且精准对病灶物体进行详细全面的查看 ， 省去现在传统检测中的那些痛苦 。
在日益火热的VR游戏领域 ， 3D信息处理技术也有很多的应用 ， 通过类似3D激光扫描和识别 ， 以后的VR游戏可以非常方便将当前物理环境无缝融入到游戏环境中 ， 让我们的游戏体验更为真实、刺激 。 我们期待随着技术的进步 ， 3D信息处理可以给我们生活带来更多的便利！
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