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UNIST开发出新人工智能框架 使自动驾驶汽车能够更准确地感知周围环境

盖世汽车讯 据外媒报道,韩国蔚山科学技术院(UNIST)人工智能(AI)研究生院的Kyungdon Joo教授及其研究团队宣布开发出新颖的人工智能框架VPOcc,利用消失点在像素和特征层面上缓解2D-3D差异,旨在使基于摄像头的自动驾驶汽车能够更准确地感知周围环境。该方法解决了摄像头输入固有的透视失真问题,从而能够更精确地理解场景。

图片来源: UNIST

这项创新方法利用了消失点的几何概念——一种在图像中传达深度和透视的艺术手法。

自动驾驶汽车和机器人主要通过摄像头和激光雷达传感器识别周围环境。虽然摄像头比激光雷达更经济实惠、重量更轻,并且能够捕捉丰富的色彩和形状信息,但由于将三维空间投影到二维图像上,也带来了一些严重的问题。靠近摄像头的物体看起来更大,而远处的物体看起来更小,这会导致潜在的错误,例如漏检远处的物体或过分强调附近区域。

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