Нейросеть научили «видеть» столкновения с самокатами

Исследователи ЮУрГУ разработали «машинный» способ выявления нестандартных ситуаций в пешеходной зоне. Участие приняли исследователи из России, Саудовской Аравии и Индии, сообщает издание «Южноуральская панорама».  

Ученые разработали метод прогнозирования столкновений пешеходов с автомобилями, самокатами, скейтбордами и велосипедами или другими объектами в пешеходной зоне. ИИ анализирует изображения с развешанных по городу видеокамер с помощью нейронных сетей.

Разработана модель CNN, для выделения важных деталей и обнаружения на изображениях, полученных с камер видеонаблюдения, аномалий или нежелательных объектов в пешеходных зонах, но прежде чем применить ее к анализу изображений, необходимо провести их предварительную обработку, чтобы повысить качество изображения и убрать ненужную информацию, что позволяет ускорить анализ данных и точность выявления объектов», говорит старший научный сотрудник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации ЮУрГУ Сачин Кумар.

Сачин Кумар пояснил, что первоначальная обработка изображений позволяет «стереть» лишнюю информацию и повысить качество снимка, что дает возможность правильно его классифицировать и найти нужный объект. 

Фото - pexels.com