Система была разработана электротехником профессором Нуно Васконцелос (Nuno Vasconcelos) из Школы инженерии Джэкобса (Jacobs School of Engineering) Калифорнийского университета в Сан-Диего.
Цель работы ученых заключалась в создании системы, позволяющей в режиме реального времени распознавать и классифицировать объекты на городских дорогах, в особенности, пешеходов. Это позволит роботизированным автомобилям и беспилотным летательным аппаратам избежать потенциального столкновения с людьми.
Большинство существующих систем обнаружения пешеходов действует по принципу разделения изображения на секторы, которые обрабатываются программой для определения присутствия человека. Это ненадежная технология, так как человеческие силуэты могут быть разного роста и размера, кроме того, изображение может меняться в зависимости от расстояния до объекта. Запрограммировать все варианты практически невыполнимая задача. Современные системы также предполагают скорость обработки от 5 до 30 кадров в секунду.
Новый алгоритм, обрабатывая кадры, учитывает вероятность наличия человека в зависимости от места кадра – к примеру, система быстро определяет участки изображения, которые имеют относительно однородный цвет (например, небо) и исключает их, сосредотачиваясь на участках перед автомобилем.
Второй этап обработки классифицирует и отбрасывает кадры, объекты на которых по своей форме и размерам не соответствуют человеческому силуэту (деревья, кустарники и другие транспортные средства). Заключительные этапы выявляют человеческий силуэт.
На данный момент система способна определять только одного пешехода, однако в ближайшее время ученые надеются увеличить количество объектов.
Комментарии: