攝像頭的感應功能在今天的車輛駕駛中起著至關重要的作用。感知系統的功能類似于人體。攝像機或圖像傳感器充當車輛的“眼睛”，將數據從圖像傳感器發送到主處理器，即人腦，然后大腦使用各種算法對數據進行分析和解釋。最后，通過發送命令來控制轉向、加速或制動(類似于發送到手和腳的命令)，可以做出各種行為。在過去的十年里，汽車感應已經從一個基本的后視攝像頭發展到一個帶有停車輔助的全3D環繞視圖。就像人的能力隨著大腦的發展而進化一樣，ADAS技術也隨著不斷發展的硬件平臺上的創新感知算法的進化而不斷發展。

當今自動駕駛領域最熱門的話題之一是“深度學習”，它是機器學習的一個子集。深度學習是一種計算方法，用于基于大量數據訓練的神經網絡進行準確的分類和預測。神經網絡是一套識別數據的算法模式。許多ADAS應用，如前攝像頭傳感應用，使用卷積神經網絡(CNN)比傳統的計算機視覺方法更有效地執行目標檢測和分類任務。在下面的例子(圖1)中，深度學習用于對車輛、道路、標志、行人和背景進行分類，并在輸出中對它們進行視覺區分。德州儀器的深度學習能力導致了大量資源的開發，如德州儀器深度學習(TIDL)軟件框架。該框架簡化了開發人員的算法培訓、開發和遷移過程。更多關于汽車深度學習的信息，請閱讀我們的博客《汽車中的AI:實踐深度學習》。