זיהוי מכשולים מהיר יותר למכוניות
דמיינו לעצמכם מערכת מצלמות של מכונית שמזהה הולכי רגל ומכשולים מהר פי מאה מהטכנולוגיה הנוכחית, וכל זאת תוך צורך בפחות כוח עיבוד. חוקרים מאוניברסיטת ציריך (UZH) יצרו מערכת כזו על ידי שילוב של מצלמות בהשראת ביו עם בינה מלאכותית (AI). פריצת דרך זו מפורטת במחקר שפורסם לאחרונה ב-Nature.
מצלמות הרכב הנוכחיות בדרך כלל לוכדות תמונות (פריימים) 50-30 פעמים בשנייה. בינה מלאכותית מנתחת את המסגרות האלו כדי לזהות אובייקטים כגון הולכי רגל וכלי רכב. אבל לגישה זו יש מגבלות. "אם יקרה משהו בין פריימים, המצלמה עלולה לפספס את זה", מסביר דניאל גריג, המחבר הראשי של המחקר. הגדלת קצב הפריימים אינה אידיאלית מכיוון שהיא מייצרת יותר נתונים, ואלה מצריכים כוח עיבוד רב.
החוקרים פנו לטכנולוגיה חדשה: מצלמות אירועים. שלא כמו מצלמות מסורתיות, מצלמות אירועים לוכדות מידע בכל פעם שהן מזהות תנועה מהירה, ומבטלות כתמים עיוורים בין פריימים. הן אומנם מהירות יותר, אך יש להן חסרונות. הן נאבקות עם אובייקטים הנעים לאט, והנתונים שלהן אינם תואמים בקלות לאלגוריתמים קיימים של AI.
הפתרון של צוות UZH הוא מערכת היברידית הממנפת את שתי הטכנולוגיות. המערכת משתמשת במצלמה רגילה שמצלמת 20 פריימים בשנייה לצד מצלמת אירועים. רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) המנתחת תמונות מצלמה סטנדרטיות, מאומנת לזהות עצמים כגון מכוניות והולכי רגל.
אבל החידוש העיקרי טמון באופן השימוש בנתוני מצלמת האירועים, המוזנת למערכת בינה מלאכותית אחרת - רשת עצבית גרפית אסינכרונית שתוכננה במיוחד לניתוח נתוני תלת-ממד דינמיים. הדבר מאפשר למצלמת האירועים "לחזות" מכשולים פוטנציאליים בשביל המצלמה הרגילה, ובסופו של דבר להגביר את הביצועים שלה.
"התוצאה היא גלאי מהיר כמו מצלמה של 5,000 פריימים לשנייה, אבל הוא זקוק רק לרוחב פס של מצלמת 50 פריימים לשנייה רגילה", אומר גריג.
בדיקות מקיפות גילו שהמערכת מתעלה על מצלמות הרכב והאלגוריתמים הנוכחיים. היא מזהה אובייקטים פי מאה מהר יותר תוך הפחתת דרישות השידור ועיבוד הנתונים. היא מזהה ביעילות עצמים המופיעים בין מסגרות מצלמה סטנדרטיות, ומשפרת את הבטיחות של נהגים והולכי רגל, במיוחד במהירויות גבוהות.
החוקרים מדמיינים שיפורים נוספים על ידי שילוב מערכת זו עם חיישני LiDAR הנמצאים בדרך כלל במכוניות אוטונומיות. "מערכות היברידיות כמו זו יכולות להיות חיוניות לכלי רכב אוטונומיים בטוחים ויעילים", מסכם דויד סקארמוזה, ראש קבוצת רובוטיקה ותפיסה ב-UZH.
השילוב החדשני הזה של מצלמות בהשראת ביו ובינה מלאכותית מציע הצצה לעתיד של מערכות בטיחות לרכב, וסולל את הדרך לזיהוי מכשולים מהיר ואמין יותר עם דרישות משאבים מינימליות.
