Специалисты Apple разработали программное решение VoxelNet для улучшения работы лидаров у беспилотных авто |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-12-31 18:35 Компания Apple практически никогда не комментирует слухи и крайне редко делится информацией о каких-то новых разработках и проектах. К примеру, практически все данные об автомобильном проекте Apple мы получали из сторонних источников. На данный момент считается, что купертинский гигант занимается разработкой технологий для беспилотных авто, но не самими машинами. И вот в Сети появился документ, опубликованный непосредственно сотрудниками Apple, который позволяет узнать немного нового о данном направлении работы компании. Статья двух учёных Apple, опубликованная несколько дней назад, рассказывает о новом программном решении под названием VoxelNet. Оно предназначено для систем обнаружения трёхмерных объектов в окружающем пространстве. Суть исследования заключалась в улучшении работы систем распознавания объектов, основанных только на данных с лидаров. Большая часть прототипов беспилотных авто оснащена как лидарами, так и камерами. Первые в основном ответственны за определение расстояния до окружающих объектов, а вторые — за распознавание тех самых объектов. Однако разрешающая способность камер относительно невысока, что не позволяет с достаточной точностью определять относительно отдалённые объекты. Исследователи Apple сумели при помощи VoxelNet настроить системы так, чтобы они успешно распознавали, к примеру, пешеходов и велосипедистов, используя только данные с лидаров. В статье утверждается, что этот подход оказался лучше, чем все имеющиеся на данный момент, если говорить о системах без камер. Правда, при этом там же сказано, что все тесты проводились только в симуляторах и не включали дорожные испытания. Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|