利用机器学习算法预判行人动作提升自动驾驶安全性
2021-09-02 
本文摘要:据外媒报导,PerceptiveAutomata声称,其计算机视觉系统可仔细观察行人,需要理解人类的肢体语言(动作),对行人的不道德展开预判。该公司利用人类培训师(humantrainers)为其车载系统获取辅助,协助其辨识车辆等等目标物图像,然后再行创立机器学习算法。人类培训师可分析行人的影像视频,而公司则获取更好的图片,并通过操纵提高目标物辨识的可玩性。 Perceptive还不会向培训师发问,如:“行人否期望过马路?”或“若您是那位骑马行者,否不会制止车辆的通过?

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据外媒报导,PerceptiveAutomata声称,其计算机视觉系统可仔细观察行人,需要理解人类的肢体语言(动作),对行人的不道德展开预判。该公司利用人类培训师(humantrainers)为其车载系统获取辅助,协助其辨识车辆等等目标物图像,然后再行创立机器学习算法。人类培训师可分析行人的影像视频,而公司则获取更好的图片,并通过操纵提高目标物辨识的可玩性。

Perceptive还不会向培训师发问,如:“行人否期望过马路?”或“若您是那位骑马行者,否不会制止车辆的通过?”当图片不易误解(obscured)时,人类培训师不会费力地对影像中行人的肢体语言展开辨别,而Perceptive则可追踪人类培训师的眼部活动及犹豫不决的时间,用作机器学习算法的研发。得出的图片中,一般来说无法看清楚行人的头部方向,人类培训师被迫根据其肢体动作,展开预判,思维行人的目的。

该情况指出,人类头部在图像识别中及路人不道德预判中所起着的起到。据该公司透漏,通过使用类似于的线索,公司对行人的意识及意图展开分析,这在提高自动驾驶系统对行人不道德预判中将充分发挥最重要起到。PerceptiveAutomata向Wired透漏,目前该公司已与车企积极开展合作,计划为该技术申请人许可。


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