SegNet es un nuevo sistema creado por la Universidad de Cambridge, que puede “leer” un camino y evaluar diversos recursos, incluyendo señales de la calle, marcadores de la carretera, gente y cielo incluso. El sistema analiza una imagen RGB de una carretera y luego clasifica diferentes capas mediante un análisis bayesiano de la escena.
la liberación:
el primer sistema, llamado SegNet, puede crear la imagen de una escena de la calle que no consulte antes y ordenarla, la clasificación de objetos en 12 categorías diferentes, tales como carreteras, señales de tráfico, peatones, ciclistas y edificios — en tiempo real. Puede manejar entornos, sombra y luz durante la noche y actualmente más del 90% de los píxeles de las etiquetas correctamente. Utilizan sensores basados en radar o láser caro los sistemas anteriores no han sido capaces de llegar a este nivel de precisión durante la operación en tiempo real.
la segunda parte, curiosamente, permite un vehículo de no Oriente ellos mismos importar lo que la posición. Esto significa que usted puede “ver” una imagen y evaluar su “ubicación y orientación dentro de unos pocos metros y unos pocos grados. Esto significa que el sistema es mucho mejor que GPS y no requiere ninguna conexión inalámbrica para analizar y reportar una posición.
, usted puede intentar SegNet ahora enviando un camino al azar en tu ciudad. El sistema scan fotos al azar de los caminos y decirle lo que usted ve.
el beneficio de este tipo de sistema es que evita GPS completamente y en su lugar se centra en el aprender de máquina en el espacio 3D. Todavía no es perfecto.
“en el corto plazo, estamos más propensos a ver este tipo de sistema de un robot doméstico – como un robot aspirador, por ejemplo,” dijo líder de investigación del profesor Roberto Cipolla. “Tomará tiempo antes de controladores pueden confiar completamente un coche, pero el más efectivo y las necesidades que podemos hacer que estas tecnologías, más cerca estamos a adopción de coches sin conductor y otros tipos de robótica autónoma”.