Рейтинг@Mail.ru

Новая технология от Кембриджского университета обучает роботов и автомобили «видеть»

Сергей Липченко, опубликовано 24 декабря 2015 г.

Рубрика: Новые технологии, ПО и сервисы

Одна из наиболее сложных задач в мире науки — это научить механизм «видеть». Предоставить возможность видеть — это гораздо больше, нежели просто установка аппаратного обеспечения. Еще требуется навык идентификации, классификации, и использования объектов, обнаруженных в поле зрения машины. Исследователи Кембриджского университета разработали две технологии, которые используют глубокое изучение для роботизированного зрения.

deep-learning-self-driving

Исследователи сосредоточились на создании технологий, годных к употреблению на беспилотных автомобилях и автономных роботах. Много других вариантов применений, включая дополнительную реальность и даже камеры наблюдения, могут принести пользу благодаря этому исследованию. Разрабатываемые технологии получили название SegNet и «безымянная система локализации» соответственно.

SegNet — это приложение, распознающее объект в реальном времени, оно способно пометить объекты более точно, чем это могут сделать даже самые продвинутые радарные системы на сегодняшних полуавтономных автомобилях. Приложение способно «рассматривать» уличный пейзаж и сразу же идентифицировать его содержание, помещая все в любую из 12 категорий (улицы, уличные знаки, пешеходы, здания и пр.). Система функционирует практически при любом освещении, включая ночное время, и происходит все в режиме реального времени. Хотя на данный момент система нацелена на изучение городской среды, SegNet продолжает обучаться и повышать свои возможности, чтобы в итоге распознавать объекты в сельской местности при различных погодных условиях и климатах.

Система «обучалась» при помощи студентов, которые добавили в систему более 5000 изображений улиц, и каждая фотография была вручную помечена, чтобы SegNet воспринимала эту информацию для справки. В итоге система научилась распознавать изображения спустя некоторое время, без каких-либо подсказок. Приложение открыто для всех — каждый может перейти на сайт и загрузить изображение, после чего получить эту картинку с уже помеченными объектами.

В дополнении к SegNet была создана система локализации, которая функционирует на аналогичном софте. Система распознает местонахождение исходя из того, что она «видит» через камеру. Она гораздо более точная, чем GPS, и работает в любых условиях, где камера может что-либо увидеть, включая помещения, туннели, и все это может осуществляться даже при слабом освещении. Пока система локализации может распознать изученные локации в пределах нескольких метров, включая ориентирование как на уровне карты, так и на самом локальном уровне — например, где именно расположена камера, внутри или снаружи здания. Система локализации изучает все о той окружающей обстановке, в которой используется. Разработчики предполагают, что поначалу технологии будут использованы для домашних роботов, но в итоге они распространятся и на более мобильные устройства, вроде беспилотных автомобилей или носимых устройств.

Более подробно об этих системах будет рассказано на Международной конференции по компьютерному видению в Чили.

Метки: ,