特斯拉的神经网络每天都在不断改进，并变得越来越先进，但特斯拉似乎确信，未来其神经网络将的进步速度将会更快。据外媒报道，日前，特斯拉公开了名为“自动驾驶数据管道和深度进修体系(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)”的专利，专注优化图像处理，将使其自动驾驶体系更高效。该项专利旨在对以往用于自动驾驶车辆的深度进修体系进行改进。以往，这些体系运用传感器数据获取信息。

　　特斯拉认识到，数据变得越来越复杂，需要新的传感器。根据该项专利，需要定制数据管道，可以最大限度地从传感器数据中获取信号信息，并为深度进修解析深度进修网络提供更顶级别的信号信息。

　　该体系将运用车载传感器或摄像头捕捉图像，例如高动态范围摄像头、摄像头传感器、雷达传感器或超声波传感器。接着，高通或低通滤波器将图像分解。最终，一系列处理器将破译图像的含义。

　　下面内容专利流程图描述了车辆进修信息的经过。首先，体系接收传感器数据。其次，体系会对数据进行分解和预处理。接着，进行深度进修解析。最后，研究结局将被传输到车辆AI处理器，用于车辆控制。

　　在另一经过中，从这些图像中获取的信息将和其他特斯拉用户收集的数据进行相对，从而缓解驾驶员对于自动驾驶体系也许执行错误程序的担忧。该专利旨在打造安全的驾驶尝试，而且更加高效地改进特斯拉自动驾驶软件。

　　利用这一经过，特斯拉能够使车载摄像头和传感器获取的图像保持尽也许高的分辨率。这样，神经网络就可以更高效地从其接收的数据包中进修，而且更有效地处理更高质量的图像，从而更快地改进自动驾驶。这些改进功能可和特斯拉Hardware 3计算机提供的功能配合运用，Hardware 3专门为内置冗余体系的全自动驾驶而设计。

　　该项专利以特斯拉全自动驾驶套件为基础，表明了该企业正努力完善其软件性能。该项专利不仅会为特斯拉车主带来更安全的驾驶尝试，也会加速实现全自动驾驶。

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