Инженеры из Калифорнийского университета разработали систему обнаружения пешеходов, которая работает в реальном времени и имеет большую точность по сравнению с существующими методами. Данная технология может использоваться в беспилотном транспорте, робототехнике, а также в поисковых системах изображений и видео.

«Мы нацелены создать компьютерное «зрение», которое позволит машинам лучше понимать мир вокруг, – говорит Нуно Васконселос, профессор электроинженерии Калифорнийского университета, начавший исследование. — Главной целью является создание «зрения в реальном времени», что станет необходимостью для обнаружения пешеходов в беспилотном транспорте».

Новый алгоритм обнаружения, разработанный Васконселосом и его командой, объединяет традиционную компьютерную архитектуру классификации, известную как каскадное обнаружение, и модель глубокого изучения.

Обычные системы обнаружения пешеходов разбивают изображения на малые части, затем обрабатывают их классификатором, сигнализирующем о присутствии или отсутствии человека. Этот подход сложен, так как пешеходы имеют разные размеры — в зависимости от расстояния до них. И появляется необходимость обрабатывать множество таких изображений на малых скоростях.

Новая система позволит решить эту проблему, так как будет работать в реальном времени и сможет распознавать пешеходов без задержек, что повысит эффективность и безопасность беспилотного транспорта.