Система SegNet позволит самоуправляемым автомобилям мгновенно «изучать» улицы

Кембриджский университет разработал систему под названием SegNet, которая может «читать» дороги и распознавать на них знаки, дорожные маркеры, людей и даже небо. Система получает RGB-изображение дороги, а затем классифицирует слои с помощью байесовского анализа.

Как говорится в пресс-релизе, первая часть системы берёт изображение улицы, которой ещё нет в её базе, и классифицирует её, распределяя объекты в 12 разных категорий — дороги, уличные знаки, пешеходы, здания, велосипедисты и так далее. Всё это — в режиме реального времени. Система может работать со светом, тенями и ночными окружениями, и на данный момент корректно классифицирует более 90% пикселей.

Вторая часть технологии позволяет транспортному средству ориентироваться в пространстве. Это означает, что автомобиль может «посмотреть» на изображение и определить его «расположение и ориентацию в пределах нескольких метров и нескольких градусов». Поэтому теоретически система гораздо практичнее, чем GPS-навигация, поскольку она не требует беспроводного соединения для анализа местоположения.

Впрочем, по словам разработчиков, система пока не идеальна. Профессор Роберто Чиполла (Roberto Cipolla) говорит, что такая технология пока больше подходит для домашних роботов. «Пройдёт время, прежде чем водители смогут полностью доверять автономным автомобилям, однако чем эффективнее и точнее мы сможем сделать эти технологии, тем ближе мы окажемся к широкой адаптации самоуправляемых автомобилей и других типов автономной робототехники».