Инженеры из Университета штата Северная Каролина разработали инновационную технологию Multi-View Attentive Contextualization (MvACon), повышающую эффективность камер беспилотных транспортных средств. Об этом сообщается в материалах конференции IEEE/CVF.
Новая методика позволяет улучшить визуализацию трехмерных объектов без установки дополнительного оборудования. При анализе окружающей обстановки система учитывает пространственную ориентацию и относительную скорость объектов.
«Мы модифицировали алгоритм создания 3D-изображений, что позволило значительно повысить точность восприятия», — отмечают авторы исследования.
Ранее беспилотники использовали несколько камер для получения двумерных снимков, которые затем преобразовывались в объемные изображения с помощью искусственного интеллекта. Усовершенствованная технология обеспечивает более раннее обнаружение объектов на дорогах и повышает общую производительность автономных систем управления.
Внедрение MvACon не требует установки дополнительных сенсоров, что снижает стоимость модернизации существующих беспилотных автомобилей. Проведенные испытания подтвердили эффективность нового подхода к обработке визуальной информации.
