Dolar 32,5639
Euro 35,2591
Altın 2.466,34
BİST 10.872,56
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 28°C
Hafif Yağmurlu
İstanbul
28°C
Hafif Yağmurlu
Cum 29°C
Cts 30°C
Paz 31°C
Pts 32°C

AI destekli hibrit araç kamerası, nesneleri 100 kat hızlı algılayabiliyor

Zürih Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, otonom sürüş için yaya ve engelleri çok daha hızlı tespit eden devrimsel bir kamera sistemi geliştirdi. Yeni kamera sistemi yapay zekayı kullanarak çevredeki nesneleri 100 kat daha hızlı tespit edebiliyor …

AI destekli hibrit araç kamerası, nesneleri 100 kat hızlı algılayabiliyor
31 Mayıs 2024 00:24
66
Zürih Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, otonom sürüş için yaya ve engelleri çok daha hızlı tespit eden devrimsel bir kamera sistemi geliştirdi. Yeni kamera sistemi yapay zekayı kullanarak çevredeki nesneleri 100 kat daha hızlı tespit edebiliyor.

Zürih Üniversitesi Robotik ve Algılama Grubu, canlılardan esinlenilen olay kamerasını yapay zeka ile birleştirerek, çok daha hızlı algılama yapmasının dışında çok daha az hesaplama gücü kullanıyor.

Standart kameralar yavaş kalıyor

Sürücü destek sistemlerinde kullanılan geleneksel kare (frame) tabanlı kameralar, genellikle saniyede 30 ila 50 kare olacak şekilde anlık görüntüler yakalıyor. Dolayısıyla her iki kare arasında 20 ile 30 milisaniyelik bir zaman dilimi bulunuyor. Bu zaman diliminde gerçekleşecek bir olay kamera tarafından gecikmeli olarak tespit edilebiliyor. Bu sorunu aşmak için kare hızı arttırılabilir ancak bu da daha fazla bant genişliği, hesaplama ve işleme gücü gerektiriyor.

Olay kameraları ise farklı bir prensibe dayanarak çalışıyor. Sabit bir kare hızı yerine, hızlı hareketleri her algıladıklarında bilgiyi kaydeden akıllı piksellere sahipler. Bu sayede kareler arasında kör noktalar kalmıyor, bu da engelleri daha hızlı tespit etmelerine olanak tanıyor. Bu kameralara nöromorfik kameralar da deniyor çünkü insan gözünün görüntüleri algılama şeklini taklit ediyorlar. Ancak dezavantajları da bulunuyor: Yavaş hareket eden şeyleri kaçırabiliyorlar ve görüntüleri, yapay zeka algoritmasını eğitmek için kullanılan türdeki verilere kolayca dönüştürülemiyor.

Çözüm hibrit sistem

Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için araştırmacılar, olay kamerasını saniyede 20 görüntü yakalayan standart bir kamerayla birleştirdiler. Standart kameranın görüntüleri, araçları ve yayaları tanımak üzere eğitilmiş evrişimli bir sinir ağı (convolutional neural network) tarafından işlenirken, olay kamerasının verileri, zaman içinde değişen 3D verilerde uzmanlaşmış, asenkron bir grafik sinir ağı tarafından analiz ediliyor. Bu hibrit sistem, standart kameranın tespitlerini öngörmek ve geliştirmek için olay kamerasından gelen verilerden yararlanıyor.

Sistem, standart kameranın her bir karesinin arasında görüş alanına giren nesneleri etkili bir şekilde algılayabildiğinden, özellikle yüksek hızlarda güvenliği önemli ölçüde artırıyor. Sistem bu sayede, saniyede 5000 kare görüntü yakalayan kamera kadar hızlı algılama yapabilrken, 50 karelik standart bir kamera kadar bant genişliği kullanıyor.

Araştırmacılar aynı zamanda hibrit sistemin ölçeklenebileceğini belirtiyor. Demo testlerinde öne bakan stereo bir kamera kullanıldığını ancak istenildiği takdirde birden fazla kamerayla sistemin kolayca genişletilebileceğini söylüyorlar. Sistemin birden fazla kameradan gelen verileri gerçek zamanlı olarak birleştirme konusunda herhangi bir engelle karşılaşmadığını ekliyorlar.

Araştırmacılar, kameraların sürücüsüz araçlarda yaygın olarak kullanılan LiDAR sensörleriyle entegre edilmesiyle yöntemlerinin daha da geliştirilebileceğini öngörüyor.

Bu çığır açan teknoloji, ileride sürücü destek sistemlerini çok daha hızlı ve güvenli hale getirme potansiyeli taşıyor. Otonom araçlar gerçeğe dönüştükçe, bu tür gelişmiş engel tespit sistemleri hem sürücülerin hem de yayaların güvenliğinin sağlanması açısından hayati önem taşıyacak.

Daha Fazla Video
donanimhabercom Instagram Takip Et

Xiaomi’den fütüristik su tabancası

Exadious 2 ay önce

Efsane Türkiye’ye gelse alırım..

E
E_Y_B_H_P_T 2 ay önce
2

O ışık efektleri sadece yanlarda değil üstte de olmalıydı. Böylece tabancayı kullanan, kafasını yana eğmek zorunda kalıp, fıtık olmaz. Aynısını küçükken ışıklı ayakkabımda yaşamıştım oradan biliyorum. Ayakkabıma yan bakmaktan düz yürüyemiyordum. Hava atmaktan ziyade o havayı yaşamayı tercih ederim. 7 de olsam 70 de olsam kararım değişmeyecek.

emrahmt 3 ay önce

Mukemmel bir silah acaba ne kadar hızlı atıyor. [resim]

garez41 4 ay önce

Fiyat makul olsa efsane olur gerçekten ya.

Rindaman 5 ay önce

Vay bee, bu cihaz xiaomi çıktı ben de diyordum kim üretmiş..

D
DH Misafiri 5 ay önce

hocam 4x daha iyi direk hs attirir

Mstt.2010 7 ay önce

Über

SUPERSONICQ 7 ay önce

Evet ama 6x scop daha iyi gider buna daha uzaktaki hedefler için. Gerektiğinde 3x’e de çekebilirsin falan 😀

SupremeMasterr 7 ay önce

Muskun alev tabancası vs bu

ccguven 8 ay önce
2

İstilacı güvercinlere karşı iyi olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.

rszx247 8 ay önce

Yakında su atan F18 falanda yaparlar 🙂

X
xsw 8 ay önce
1

Hazneye kezzaplı su doldurup nişan almak yapmayın böyle şeyler yahu…

alex59 9 ay önce
2

Xiaomi kendini çok geliştirdi artık her alanda kaliteli işler yapıyorlar.

Rhodope Thrax 9 ay önce

fışkırttığı su mermi gibi isabetli gitmeyeceği için gereksiz diye düşünmüş olabilirler.

RaptorFX 9 ay önce

Lazer nişangah da eklenseymiş tadından yenmezmiş.

YORUMLAR

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.