В Audi создана автомобильная камера с искусственным интеллектом - «Новости сети»
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Наш опрос



Наши новости

      
      
  • 24 марта 2016, 16:20
5-12-2017, 17:00
В Audi создана автомобильная камера с искусственным интеллектом - «Новости сети»
Рейтинг:


Audi на Конференции по нейронным вычислениям и машинному обучению (NIPS) в Лонг-Бич (Калифорния, США) рассказала о передовой монокамере, которая использует искусственный интеллект для создания высокоточных трёхмерных моделей окружающего пространства.


Система разработана специалистами дочернего предприятия Audi Electronics Venture (AEV). Основа комплекса — фронтальная камера с углом обзора около 120 градусов. Она делает 15 снимков в секунду с разрешением 1,3 млн пикселей.


Полученные изображения обрабатываются нейронной сетью с использованием семантической сегментации, в ходе которой каждый пиксель анализируется и распределяется по 13 классам объектов. Это позволяет системе идентифицировать и различать другие автомобили, строения, дорожную разметку, людей и знаки.


Нейронная сеть выполняет и ещё одну функцию: она решает задачу по определению дистанции. Для этого выстраивается изображение с помощью изометрических линий, представляющих собой виртуальные границы, определяющие постоянное расстояние между объектами.


Утверждается, что такое сочетание семантической сегментации и расчётов глубины позволяет создать детализированную трёхмерную модель в точном соответствии с фактическими параметрами окружения автомобиля.


Для обучения нейронной сети использовалось множество видеозаписей дорожных ситуаций, сделанных с помощью стереокамеры. В процессе тренировок система училась самостоятельно усваивать правила построения трёхмерной картины на основе изображений с монокамеры.


Новая система найдёт применение в передовых платформах автопилотирования. Специалисты Audi уверены, что комплекс обладает огромным потенциалом для интерпретации дорожных ситуаций.
Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.

Audi на Конференции по нейронным вычислениям и машинному обучению (NIPS) в Лонг-Бич (Калифорния, США) рассказала о передовой монокамере, которая использует искусственный интеллект для создания высокоточных трёхмерных моделей окружающего пространства. Система разработана специалистами дочернего предприятия Audi Electronics Venture (AEV). Основа комплекса — фронтальная камера с углом обзора около 120 градусов. Она делает 15 снимков в секунду с разрешением 1,3 млн пикселей. Полученные изображения обрабатываются нейронной сетью с использованием семантической сегментации, в ходе которой каждый пиксель анализируется и распределяется по 13 классам объектов. Это позволяет системе идентифицировать и различать другие автомобили, строения, дорожную разметку, людей и знаки. Нейронная сеть выполняет и ещё одну функцию: она решает задачу по определению дистанции. Для этого выстраивается изображение с помощью изометрических линий, представляющих собой виртуальные границы, определяющие постоянное расстояние между объектами. Утверждается, что такое сочетание семантической сегментации и расчётов глубины позволяет создать детализированную трёхмерную модель в точном соответствии с фактическими параметрами окружения автомобиля. Для обучения нейронной сети использовалось множество видеозаписей дорожных ситуаций, сделанных с помощью стереокамеры. В процессе тренировок система училась самостоятельно усваивать правила построения трёхмерной картины на основе изображений с монокамеры. Новая система найдёт применение в передовых платформах автопилотирования. Специалисты Audi уверены, что комплекс обладает огромным потенциалом для интерпретации дорожных ситуаций.
Просмотров: 824
Комментариев: 0:   5-12-2017, 17:00
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме: