Az emberi szem ihlette kamera és az AI kettősével javulhat a közlekedésbiztonság

A két technológia kombinációjából született rendszer a jelenlegi megoldásoknál gyorsabban észleli a környezeti akadályokat az autó körül, és ehhez kevesebb számítási teljesítményt igényel. Ezt állítják legalábbis a Zürichi Egyetem tudósai a Nature-ben.

A legtöbb mai járműkamera szabályos időközönként rögzít pillanatfelvételeket, másodpercenként jellemzően 30-50-et. Ezeket egy mesterséges neurális (konvolúciós) hálózatba töltve lehetővé válik, hogy a gép felismerje a képeken szereplő objektumokat, például gyalogosokat, kerékpárokat és más járműveket, „de ha pont a két pillanatfelvétel között eltelt 20-30 milliszekundum alatt történik valami, a kamera már túl későn veszi észre, ezért a logikus megoldás az lenne, hogy növeljük a képkockasebességet, ami viszont több, valós időben feldolgozásra váró adatot és több számítási teljesítményt jelentene” – vázolta a problémát a tanulmány vezető szerzője. Daniel Gehrig kifejtette: az eseménykamerák állandó képkockasebesség helyett intelligens pixelekkel rendelkeznek, amelyek minden egyes alkalommal rögzítik az információt, amikor gyors mozgást észlelnek.

„Így gyakorlatilag nincs vakfolt a képkockák között, vagyis gyorsabban észlelhetők az akadályok. Neuromorfikus kameráknak is nevezik őket, mert azt utánozzák, ahogyan az emberi szem érzékeli a képeket” – fűzte hozzá a másik kutatásvezető, Davide Scaramuzza.

A tudósok kifejlesztettek egy hibrid rendszert, amibe egy, a szabványosnál is alacsonyabb képsűrűséget, másodpercenként 20 kockát produkáló kamerát szereltek. Ennek fotóit egyrészt konvolúciós neurális hálózatba töltve dolgozzák fel, másrészt az adatokat egy aszinkron grafikus neurális hálózathoz kapcsolják, ami a csapat szerint különösen alkalmas az időben változó 3D-s adatok elemzésére.

„Az eredmény egy olyan vizuális detektor lett, ami ugyanolyan gyorsan képes felismerni az objektumokat, mint egy másodpercenként 5000 képet készítő szabványos kamera, mégis ugyanakkora sávszélességet igényel, mint egy 50 képkocka/másodperc sebességű szabványos kamera” – mondta Gehrig.

A csapat a jelenleg az autópiacon kapható legjobb kamerákkal és vizuális algoritmusokkal szemben tesztelte a rendszert, és azt tapasztalta, hogy százszor gyorsabb észlelést eredményez, miközben csökkenti a kamera és a fedélzeti számítógép között továbbítandó adatmennyiséget, valamint a képek feldolgozásához szükséges számítási teljesítményt, ráadásul anélkül, hogy a pontosság csökkenne.

„Az ehhez hasonló hibrid rendszerek kulcsfontosságúak lehetnek az autonóm vezetéshez, hiszen garantálják a biztonságot, de nem idézik elő az adat- és számítási teljesítmény jelentős növekedését” – mutatott rá Scaramuzza.

Gábor János, NEW technology