Badacze z kilku uniwersytetów oraz Instytutu Badawczego Toyoty stworzyli platformę MoTok. Stanowi ona komputerowy system wizyjny, który może łatwiej wykrywać ruchome obiekty. Technologia ma wspomóc uczenie maszynowe w autonomicznych samochodach.
Wykrywanie ruchomych obiektów na drogach przez systemy pojazdów autonomicznych
Naukowcy z Uniwersytetu Carnegie Mellon, a konkretnie z Instytutu Robotyki, przeprowadzili badania, które wykazały iż obiekty ruchome takie, jak piesi, samochody czy rowerzyści, są wykrywane w łatwiejszy sposób niż te pozostające w bezruchu. Sponsorem i wsparciem prowadzonych obserwacji była firma Toyota Research Institute.
Wszelkie metody komputerowe stosowane w coraz to nowszych systemach samochodowych opierają się na kilku fundamentach. Jednym z nich jest proces rozpoznawania obiektów. Stanowi on podstawę bezpieczeństwa oraz rozwoju autonomicznych pojazdów, które w przyszłości pojawią się na naszych drogach. Co więcej, odkrycie naukowców może być także sposobem na ulepszenie działania robotycznych maszyn wdrażanych do handlu czy powszechnego użytku w domach.
Platforma MoTok jako metoda na skuteczne i oszczędne wykrywanie obiektów
Badacze z University of California, Berkeley i University of Illinois Urbana-Champaign oraz Toyota Research Institute pochylili się nad tą problematyką. Współpraca pozwoliła na opracowanie platformy MoTok, dzięki której komputer jest w stanie zidentyfikować poruszające się obiekty. To z kolei pozwala także na przeprowadzenie ich rekonstrukcji, dzięki czemu system może łatwo wykryć obiekt i rozpoznać go ponownie.
Takie podejście sprawia, że komputer jest w stanie samodzielnie nie tylko zidentyfikować konkretny obiekt, ale również przyporządkować je do odpowiedniej kategorii. Metoda ulokowana w MoTok jest sposobem, aby uczenie maszynowe nie wymagało dziesiątek tysięcy godzin materiału wideo z oznaczonymi odpowiednio obiektami, co bezpośrednio wiąże się z wysokim kosztem realizacji.
