Специалисты Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева-КАИ разработали нейросеть для беспилотных автомобилей, которая способна распознавать цвет сигнала светофора при различных погодных условиях с точностью более 90%, сообщает пресс-служба вуза.
По информации пресс-службы, ученые разработали систему компьютерного зрения на основе сверхточных нейронных сетей. Отмечается, что для обучения нейронной сети было использовано 43 тыс. изображений, включая снимки светофоров в разное время суток и при разных погодных условиях.
"Наша система может определять не только цвет сигнала светофора, но и его точное расположение на изображении. Это критически важно для безопасного движения беспилотного транспорта в городских условиях", - приводятся в сообщении слова профессора Алексея Катасева.
Отмечается, что важной особенностью разработки стала способность системы адаптироваться к различным условиям освещения.
"Разработанная система успешно справляется с распознаванием как близких, так и удаленных светофоров. При этом она способна одновременно отслеживать несколько сигналов на одном изображении, что необходимо для движения на сложных перекрестках", - говорится в сообщении.
Тестирование показало, что система лучше всего распознает красные и зеленые сигналы светофора, а желтый сигнал определяется с несколько меньшей точностью, что связано с его кратковременным характером и, соответственно, меньшим количеством примеров в обучающей выборке. Система определяет цвет сигнала с точностью 90,5% и может работать в режиме реального времени, обрабатывая до 55 кадров в секунду.
По оценкам ученых, внедрение таких систем в беспилотные автомобили позволит повысить безопасность дорожного движения за счет более надежного распознавания сигналов светофора в сложных погодных условиях.