будущее есть!
  • После
  • Конспект
  • Документ недели
  • Бутовский полигон
  • Колонки
  • Pro Science
  • Все рубрики
    После Конспект Документ недели Бутовский полигон Колонки Pro Science Публичные лекции Медленное чтение Кино Афиша
После Конспект Документ недели Бутовский полигон Колонки Pro Science Публичные лекции Медленное чтение Кино Афиша

Конспекты Полит.ру

Смотреть все
Алексей Макаркин — о выборах 1996 года
Апрель 26, 2024
Николай Эппле — о речи Пашиняна по случаю годовщины геноцида армян
Апрель 26, 2024
«Демография упала» — о демографической политике в России
Апрель 26, 2024
Артем Соколов — о технологическом будущем в военных действиях
Апрель 26, 2024
Анатолий Несмиян — о технологическом будущем в военных действиях
Апрель 26, 2024

После

Смотреть все
«После» для майских
Май 7, 2024

Публичные лекции

Смотреть все
Всеволод Емелин в «Клубе»: мои первые книжки
Апрель 29, 2024
Вернуться к публикациям
технологии транспорт компьютерные технологии
Июль 2, 2025
Pro Science

Беспилотные автомобили учатся лучше видеть ночью

Беспилотные автомобили учатся лучше видеть ночью
ps_15104006386_e92bfc87f4_k
Беспилотный автомобиль. Источник: smoothgroover22/Flickr

Южнокорейские исследователи из Женского университета Сукмюн и Университета Йонсей разработали систему, позволяющую беспилотным автомобилям лучше различать дорожные знаки в плохом освещении и различных погодных условиях.

Современные системы уже хорошо справляются с автоматическим распознаванием дорожных знаков днем. Но в дождь и в темное время суток эта задача оказывается более сложной. Авторы работы применили для ее решения алгоритм машинного обучения. Автопилот машины непрерывно фиксирует окружающую обстановку, и система искусственного интеллекта проверяет, не оказываются ли ее элементы соответствующими известным образцам дорожных знаков. При этом он способен оценивать одновременно несколько частей изображения в отличие от предыдущих систем, которые рассматривали фрагменты изображения один за другим.

Часть изображения, в которой система заподозрила знак дорожного движения, поступает на обработку в так называемую сверточную нейронную сеть, обученную на примерах выделять фигуры, символы и цифры, которые используются на дорожных знаках и определять конкретный тип знака.

Система была протестирована на видеозаписях, сделанных на дорогах США, Германии и Южной Кореи. По оценке авторов, она справляется с задачей достаточно быстро и требует относительно небольшой вычислительной мощности. Это стало возможным благодаря вычислительной платформе DRIVE PX 2, созданной калифорнийской фирмой NVIDIA специально для автономных транспортных средств. Она позволяет автомобильному компьютеру объединять данные с нескольких датчиков и камер, чтобы оценивать обстановку вокруг. Вычислительная мощность дает системе возможность оценивать изображения высокой четкости, которые содержат одновременно несколько знаков, делая это достаточно быстро, чтобы предоставить автомобилю своевременную информацию.

Пока автономные транспортные средства еще не готовы самостоятельно передвигаться по улицам, но ученые из Южной Кореи считают, что уже скоро будут широко применяться гибридные системы, где часть функций водителя будет передана компьютеру. Автопилот, умеющий распознавать дорожные знаки, сможет исправлять ошибки водителя, автоматически останавливаясь на знаке «Стоп» или подавая сигнал при превышении скорости.

Исследование опубликовано в журнале PLOS ONE.

читайте также
Pro Science
Эксперименты империи. Адат, шариат и производство знаний в Казахской степи
Май 15, 2024
Pro Science
Раскопки в Телль Ваджеф
Май 15, 2024
ЗАГРУЗИТЬ ЕЩЕ

Бутовский полигон

Смотреть все
Начальник жандармов
Май 6, 2024

Человек дня

Смотреть все
Человек дня: Александр Белявский
Май 6, 2024
Публичные лекции

Лев Рубинштейн в «Клубе»

Pro Science

Мальчики поют для девочек

Колонки

«Год рождения»: обыкновенное чудо

Публичные лекции

Игорь Шумов в «Клубе»: миграция и литература

Pro Science

Инфракрасные полярные сияния на Уране

Страна

«Россия – административно-территориальный монстр» — лекция географа Бориса Родомана

Страна

Сколько субъектов нужно Федерации? Статья Бориса Родомана

Pro Science

Эксперименты империи. Адат, шариат и производство знаний в Казахской степи

О проекте Авторы Биографии
Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовой информации.

© Полит.ру, 1998–2024.

Политика конфиденциальности
Политика в отношении обработки персональных данных ООО «ПОЛИТ.РУ»

В соответствии с подпунктом 2 статьи 3 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» ООО «ПОЛИТ.РУ» является оператором, т.е. юридическим лицом, самостоятельно организующим и (или) осуществляющим обработку персональных данных, а также определяющим цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.

ООО «ПОЛИТ.РУ» осуществляет обработку персональных данных и использование cookie-файлов посетителей сайта https://polit.ru/

Мы обеспечиваем конфиденциальность персональных данных и применяем все необходимые организационные и технические меры по их защите.

Мы осуществляем обработку персональных данных с использованием средств автоматизации и без их использования, выполняя требования к автоматизированной и неавтоматизированной обработке персональных данных, предусмотренные Федеральным законом от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» и принятыми в соответствии с ним нормативными правовыми актами.

ООО «ПОЛИТ.РУ» не раскрывает третьим лицам и не распространяет персональные данные без согласия субъекта персональных данных (если иное не предусмотрено федеральным законом РФ).