Система компьютерного зрения SegNet, разрабатываемая в Кембриджском университете, США, в реальном времени распознает объекты в видеопотоке с камер, присваивая им таги из 12 различных категорий (дороги, дорожные знаки, пешеходы, здания, небо, столбы, тротуары, деревья, дорожная разметка, ограда, пешеход, велосипедист).

Иллюстрация: gizmonews.ru

Система на основе машинного обучения способна функционировать при любом освещении, в дневное и в ночное время. Пока что в разработке, на робомобили не устанавливается. По заявлениям разработчиков превосходит существующие коммерчески доступные системы компьютерного зрения. Кроме того, разработчики написали ПО, распознающее координаты объектов более точную, чем GPS и работающую в том числе в помещениях. Как ожидается, поначалу эти технологии будут использованы в домашних роботах, а по мере совершенствования, ими можно будет оснастить робомобили и другие мобильные устройства. #deeplearning #selfdriving