Güney Koreli INU Araştırmacıları Otonom Araç Güvenliğini Artırmak İçin Derin Öğrenme Modeli Geliştiriyor
Kısaca
Incheon Ulusal Üniversitesi araştırmacıları, sürücüsüz arabaları kötü hava koşullarında veya zorlu yollarda bile daha güvenli hale getirmek için bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Güney Kore'deki araştırmacılar Incheon Ulusal Üniversitesi (INU), sürücüsüz arabaları kötü hava koşullarında veya zorlu yollarda bile daha güvenli hale getiren yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Otonom araçlar Nesneleri tespit etmek ve çarpışmaları önlemek için gelişmiş sistemlere ihtiyaç var, ancak mevcut yöntemler kötü hava koşullarında veya dağınık yollarda zorluk yaşıyor.
Şimdi, Kore INU Gömülü Sistem Mühendisliği Bölümünden Profesör Gwanggil Jeon liderliğindeki uluslararası bir araştırmacı ekibi, Nesnelerin İnterneti (IoT) özellikli bir şey geliştirdi derin öğrenmeKendi kendine giden arabaların engebeli koşullarda bile nesneleri algılama yeteneğini geliştirmek için tabanlı uçtan uca 3 boyutlu nesne algılama sistemi.
Prof. Jeon, "Sistemimiz gerçek zamanlı çalışıyor ve sürücüsüz arabaların nesneleri tespit etme ve trafikte yön bulma konusunda daha iyi olmasını sağlıyor" dedi.
Ekip, bulgularını 17 Ekim 2022'de çevrimiçi olarak paylaştı ve Kasım 2023'te IEEE Transactions on Intelligent Transport Systems dergisinde yayınladı. Kendi kendine giden arabalar, trafiğin hafifletilmesine ve seyahatin konforlu ve güvenli olmasına yardımcı olabilir. Elektrikli arabalara otonom sürüş teknolojisinin eklenmesi, ulaşımı daha çevre dostu hale getirebilir.
Kullanılması Mevcut Teknolojilerdeki Kusurları Düzeltmek İçin Derin Öğrenme
için büyük bir zorluk öz-sürüş araba Farklı durumlardaki engelleri, insanları ve diğer araçları tespit etmek ve bunlardan kaçınmaktır. Mevcut sürücüsüz otomobiller, 3 boyutlu görünüm için LiDAR'lar, gece ve bulutlu havalar için RADaR ve görüntüler için kameralar gibi akıllı sensörler kullanıyor. Ancak bu sensörler kötü hava koşullarında veya bozuk yollarda zorluk yaşıyor.
Bunu düzeltmek için araştırmacılar, 3 boyutlu görsel algılama için YOLOv2 adı verilen tekniği kullanan ve bunu 3 boyutlu nesneleri algılayacak şekilde değiştiren yeni bir sistem geliştirdiler. Kullanarak veri Sistem, akıllı sensörler ve kameralardan engellerin etrafında puanlar ve etiketler içeren kutular oluşturuyor.
Ekip, sistemi test etmek için Kaliforniya'daki 20 otonom arabanın yol verilerini içeren Lyft veri setini kullandı. Sonuçlar, YOLOv3'ün 96D algılama için %2 ve 97D algılama için %XNUMX gibi etkileyici bir doğrulukla çok doğru olduğunu gösterdi. 3D algılama.
Prof. Jeon, bu geliştirilmiş sistemin sürücüsüz arabaları daha popüler hale getirebileceğine inanıyor. "Bu sistem, sürücüsüz arabaları ortak bir manzara haline getirebilir, seyahat etme şeklimizi dönüştürebilir ve ulaşımı daha verimli hale getirerek ekonomiyi artırabilir" dedi.
Çalışmanın ayrıca sensörler, robotik ve benzeri alanlarda daha fazla araştırmaya ilham vermesi bekleniyor. yapay zeka. Gelecekte ekip, 3D görüntü geliştirmeye yönelik mevcut odaklanmayı temel alarak 2D nesne algılamaya yönelik diğer gelişmiş öğrenme yöntemlerini keşfetmeyi planlıyor.
Bu çalışma, sürücüsüz otomobiller için yeni fırsatlar kapıları açabilir, bunların daha yaygın kullanılmasını sağlayabilir ve daha yeşil, daha konforlu bir ulaşım yolu yaratabilir.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
Daha fazla haber
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
