研究人员开发算法生成真实路标图像 可用于训练自动驾驶汽车视觉能力

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盖世汽车讯 汽车若要自动安全地在街道上行驶,就前要才能识别路标,即使是在凌晨、雨雪天气,将会在道路标志被苔藓、污物、杂草覆盖着苔藓的状况下。而且,自动驾驶汽车前要小量来自不同季节、一天中的不一块儿间和天气条件下的所有路标的样本。据外媒报道,波鸿鲁尔大学渣经计算学院(RUB Neural Computation Institute)的Sebastian Houben教授解释道,“为所有道路标志拍照将会非常耗时,尤其是或多或少标志相当罕见。”为此,Sebastian Houben与Dominic Spata和Daniela Horn企业企业合作,开发了自动生成交通标志的土办法 ,可用于计算机视觉训练。

(图片开源:波鸿鲁尔大学)

该项目初期使用了真实的路标图片。2011年,该团队拍摄了4八个德国标准化路标的视频,研究人员将它们称为类(classes)。根据那此视频,朋友暂且同的宽度生成了相当于40万 张独立的标志图像。总体而言,基于机器的过程比人类更善于识别那此图像中的标志。人类识别的正确率为98.8%,而图像识别软件的正确率为99.7%。Sebastian Houben表示,“朋友希望开发算法,可学习生成道路标志图像,或多或少程序还前要利用该算法训练其识别能力。”

为此,研究小组使用了五种算法。第五种算法是输入简单的官方道路标志的象形图,而且将它们转去掉 类式照片的图像。此外,该算法还前才能将输入的标志转换回原本的象形图。 Daniela Horn解释说,“朋友除理算法将路标图像扭曲,从而与路标完全不同。”第二种算法前要判断第五种算法生成的图像与否真实的照片。目标是确保第二种算法无法再分辨出它是那此。Sebastian Houben表示,“第二种算法向第五种算法表明,选用过程将会会变得更加困难。而且,这五种算法相当于练习对手。”

一现在开始英文英文,训练过程暂且一阵一阵顺利。将会道路标志的图片颜色正确,并大致呈方形,就算成功。但该图片会不断完善。Daniela Horn解释道,“两二天 后,朋友会查看路标的图片。将会那此图片在人眼看来不好看,朋友就会修改算法。”在图像识别软件方面,五种算法比人类表现更好。在使用数量相当的人工图像进行训练后,视觉计算机系统的表现仅比使用真实图像训练后的表现差10个百分点。

此外,研究小组正使用技巧,优化图像生成算法。研究人员解释道,“类式,将会图像识别算法很容易被愚弄,朋友还前要创造森林背景。”该团队通过改变原始象形图的背景颜色来除理五种问题报告 图片。Sebastian Houben表示,“朋友还才能了通过初始输入和修改算法来影响五种过程。那此算法我不想做出的决定不受研究人员的控制,这也是AI的特点之一。”