Поделиться
Cognitive Technologies о влиянии малых размеров дорожных знаков на беспилотные автомобили
В России был проведен эксперимент по использованию дорожных знаков уменьшенных размеров (на 30% площади). По его итогам уменьшенные дорожные знаки планируется разместить по всей России.
«Ситуация с уменьшением размеров дорожных знаков никак не отразится на возможностях беспилотных автомобилей» - заявили в компании Cognitive Technologies, которая является разработчиком искусственного интеллекта в проектах по созданию собственного авторобота, а также беспилотного КАМАЗа.
Ольга Ускова, президент группы компаний Cognitive Technologies, отметила: «Разработанная нами система компьютерного зрения уже адаптирована к европейским стандартам, которые предполагают использование дорожных знаков меньших размеров, по сравнению с российскими. Мы протестировали наши алгоритмы более чем на 80 тысяч километров дорог европейских стран и итоговые показатели качества работы системы там не хуже российских. В этом смысле приведение отечественных стандартов в соответствие с европейскими можно только приветствовать.
«Возможно, нам и придется провести небольшое переобучение нейронных сетей на отдельных классах знаков, которые отличаются от представленых в европейских странах», – сказал Юрий Минкин, руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies, – «Однако сложность и продолжительность работ в этих случаях будет настолько незначительной, что их можно считать фоновой задачей».
Автопилот Cognitive Pilot является универсальной и адаптируемой платформой. Так, совсем недавно, во время проведения испытаний беспилотного комбайна возникла форс-мажорная ситуация, когда вместо запланированных работ по уборке пшеницы с высотой колоса более 80 см. пришлось тестировать систему на непредвиденно малых размерах зерновых культур на ячменном поле с высотой колоса 30- 40 см.
В такой ситуации валок было практически невозможно человеческим глазом отличить от скошенной культуры. Это сложный случай. Но и в такой ситуации нашлось успешное решение задачи после дополнительного обучения нейронной сети всего лишь за полтора дня.
Короткая ссылка
