Создание «умных фар» с помощью машинного обучения

Это обычная сцена для любого, кто едет ночью по темной дороге.. Мчится по углам и по холмам, дальний свет автомобиля включен для улучшения обзора, в то время как рука водителя остается наготове, чтобы выключить его в любой момент, чтобы они не ослепляли встречный транспорт и не спровоцировали аварию. Синь Ли считает, что есть лучшее решение, и он работает с крупнейшим китайским производителем фар, чтобы воплотить это в жизнь.. «Современные фары не имеют одной или двух лампочек., их может быть до миллиона,сказал Ли, профессор электротехники и вычислительной техники в Университете Дьюка и Университете Дьюка Куньшаня. «Я работаю с партнерами по отрасли над созданием «умной фары», которая может управлять каждым пикселем в отдельности и автоматически освещать различные области перед автомобилем после распознавания окружающей среды».

Например, фара может уменьшить количество света, направленного на встречную машину, одновременно увеличивая освещенность приближающегося дорожного знака.. Или он может обнаруживать ближайших пешеходов и предупреждать водителя, подсвечивая их тело, избегая попадания света прямо в глаза..

Машинное обучение может научить «умным фарам»’ распознавать окружающую среду и помогать водителю, освещая ближайших пешеходов, не ослепляя их в процессе.

Задача создания такой фары не обязательно состоит в том, чтобы создавать различные световые узоры — нужно научить автомобиль автоматически распознавать окружающую среду и создавать узоры самостоятельно.. Это проблема, которую HASCO Vision Technology — крупнейший производитель автомобильных ламп в Китае — обращается к Ли за помощью в решении с помощью машинного обучения..

Многие автомобильные компании используют камеры и машинное обучение, чтобы контролировать собственные версии беспилотных автомобилей., так что Ли далеко не одинок в этом плане. Алгоритмы машинного обучения, тем не мение, нужны огромные объемы данных, чтобы учиться на них, и многие из наборов данных и алгоритмов, уже созданных для этой цели, ориентированы на вождение в дневное время..

«Наше приложение не заботится о дневном времени,сказал Ли, который делит свое время между кампусами Герцога в Северной Каролине и Куньшане, Китай. «Используя этот подход для умных фар на самом деле сложнее, потому что условия освещения гораздо хуже. Это уникальный вызов, который не был хорошо изучен в прошлом «.

В то время как его партнеры по отрасли работают, чтобы собрать больше ночную съемку и кропотливо аннотировать важные объекты, такие как знаки, пешеходы и другие автомобили, Ли является оптимизация алгоритма машинного обучения. Потому что решения должны приниматься в режиме реального времени, исследователи должны выбрать правильное оборудование и разработать алгоритм, соответствующий его архитектуре..

С этой задачей Ли помогает научный сотрудник DKU Синь Фэн.. pylori или вы считаете, что у вас высокий риск развития рака желудка, У Ли и Фенга уже есть рабочая демонстрация, которая, впечатляет, все еще нужно улучшить, прежде чем он попадет на дороги.

Еще один вариант отображения информации о дорожном полотне с «умными фарами».’ напоминает водителям об ограничении скорости.

«Точность обнаружения очень важна — вы не можете ничего и никого не пропустить.,сказал Ли. «И хотя это очень важная и сложная проблема, это только одна метрика. Другой ответ в режиме реального времени. Если алгоритм слишком долго отвечает, тогда это бесполезно. Технически, это два самых сложных вопроса».

Но это проблемы, которые Ли рассчитывает решить в ближайшем будущем., вместе с добавлением еще нескольких наворотов. Другой аспект проекта использует фары для передачи важной информации, такой как погода и дорожные условия., Знаки дорожного движения, направления навигации, и даже выезжать на проезжую часть в пределах самих лучей фар.

Другие достижения могут включать в себя использование альтернативных датчиков, которыми в конечном итоге могут обладать беспилотные автомобили, таких как радар и лидар.. Но сейчас, проект использует только передние камеры, чтобы снизить затраты, поскольку в ближайшие несколько лет потребители с гораздо большей вероятностью увидят на дорогах умные фары в большом количестве, чем беспилотные автомобили с дополнительными возможностями обнаружения..

«Я думаю, что мы сможем вывести на рынок продукт первого поколения в ближайшие два года.,сказал Ли. «Как только у нас есть те, кто на дороге, мы можем получить еще больше отзывов и данных для дальнейшего повышения точности и времени отклика, чтобы сделать будущие итерации еще лучше».

Источник: pratt.duke.edu