Makine Görüşü Nedir ve Sürücüsüz Arabalar İçin Ne Kadar Önemlidir?

Temel Çıkarımlar

• Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini görmek ve anlamak için makine görüş teknolojisine güveniyor; bu da onların nesneleri algılamasına, işaretleri tanımlamasına ve yolda gezinmesine olanak tanıyor.
• Sürücüsüz araçlarda makine görüşü; bir kamera sistemi, uç bilişim ve yapay zeka algoritmalarından oluşur. görsel bilgi toplamak, onu gerçek zamanlı olarak işlemek ve kalıpları ve kalıpları tanımlamak için birlikte çalışan nesneler.
• Yapay görme, sürücüsüz araçlarda tam özerkliğe ulaşmak için çok önemlidir; çünkü nesne sınıflandırmasını, şerit ve sinyal algılamayı, işaret tanımlamayı ve trafik tanımayı mümkün kılar. Otonom araçların geleceği yapay zeka, uç bilişim ve kamera teknolojisindeki gelişmelerde yatıyor.

Sürücüsüz otomobiller her zaman dikkatleri üzerine çekmiştir. Henüz tam otonom arabalarımız olmasa da gelişmiş özelliklere sahip arabalarımız var. Otomatik yönlendirme, şerit değiştirme, park etme ve park etme özelliklerine sahip sürücü destek sistemleri (ADAS) trafiğe duyarlı hız sabitleyici.

Kendi kendini süren bir araba, ADAS'si için çok sayıda sensör kullanır; makine görüşü, nesnelerin mesafesini ve genel çevreyi tespit etmenin, tanımlamanın ve hesaplamanın birincil yoludur. Makine görüşü olmadan, hız sabitleyici ve otopilotlu, kendi kendine giden arabaların olması pek olası değildir.

Makine Görüşü Nedir?

Makine görüşü, makinelerin çevrelerindeki nesneleri görmesine ve tanımasına olanak tanıyan bir teknolojidir. Robotlar ve araçlar gibi otonom makinelerde görme odaklı nesne algılamanın endüstriyel uygulamalarına odaklanan bir bilgisayarlı görme alt kümesidir.

Günümüzde makine görüşü, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi AI derin öğrenme algoritmalarını kullanıyor Nesneleri çeşitli şekillerde doğru bir şekilde tanımlayabilen sağlam ve iyi genelleştirilmiş modeller oluşturmak koşullar. Üretim, tarım, robot bilimi ve otomotivde daha yüksek güvenilirlik gerektiren çeşitli görevlerde makine görüşünün uygulanmasını mümkün kılar.

Sürücüsüz Araçlarda Makine Görüşü Nasıl Çalışıyor?

Sürücüsüz araçlarda yapay görme genellikle üç bölüme ayrılabilir: kamera sistemi, işleme (uç bilgi işlem) ve yapay zeka. Bu teknoloji yığını, otonom bir aracın sürüş sırasında işaretleri ve engelleri görmesine, düşünmesine ve tanımlamasına olanak tanır. Bu teknolojilerin sürücüsüz bir otomobilin makine görüşünü oluşturmak üzere nasıl bir araya geldiğini anlamak için her bir parçayı derinlemesine tartışalım.

Kamera Sistemi

Makine görüşü, çevre hakkında görsel bilgi toplamak için kamera sistemlerine dayanır. Kendi kendine giden araçlarda, mümkün olduğunca fazla görsel bilgi toplamak için aracın etrafına yerleştirilmiş birkaç kamera bulunur.

Yapay görme kameralarında iki ana sensör kullanılır: tamamlayıcı metal oksit yarı iletkenler (CMOS) ve şarj bağlantılı cihazlar (CCD). Sürücüsüz otomobiller için CMOS, hızlı okuma hızı ve gemideki güçlü özelliği nedeniyle sıklıkla tercih edilir. elektronik ve paralel işleme yetenekleri, gürültüye yatkın olmasına rağmen onu daha hızlı bir sensör haline getiriyor veya eserler. Farklı aydınlatma modları, dijital gece görüşü ve filtreler gibi çözümler, ideal olmayan aydınlatma koşullarında CMOS sensörüne yardımcı olabilir.

Sürücüsüz otomobillerde stereoskopik görüş sağlamak için kameralar birbirinden belirli mesafelere kurulur. Stereoskopik görme, nesnelerde ve çevrede derinlik veya üç boyutluluk hissi yaratarak iki veya daha fazla görsel girdiyi birleştirme yeteneğidir. Bu da arabaların nesne ile araba arasındaki yaklaşık mesafeyi üçgenlemesine ve hesaplamasına olanak tanır.

İnsanların iki gözü olduğu için stereoskopik görüşten de yararlanırız. Bunu kendiniz test edebilirsiniz; bir gözünüzü kapatın ve masanızdan küçük bir nesne seçin. Elinizi nesnenin yan tarafına koyun ve nesnenin ucunun en az beş inç uzakta olduğundan emin olun. Birkaç saniye duraklamayı deneyin ve tahmininizden ne kadar emin olduğunuzu görün. Şimdi her iki gözünüzü de açmayı deneyin ve derinlik duygunuzun ne kadar iyi olduğunu görün.

Kenar Bilgisayarı

Sürücüsüz otomobildeki kamera sistemi veri toplarken, araçtaki bir bilgisayar (edge ​​işlemci) ortamın durumu hakkında sistemi güncellemek için tüm girdileri gerçek zamanlı olarak işleyecektir hemen. Tipik yapay görme görevleri bulut bilişimi kullanarak para tasarrufu sağlasa da, çok fazla şey var Sürücüsüz araçların buluta bağlanma riski, makine görüşü gereksinimlerinde sürecin dış kaynak kullanımı için olsa bile.

Giriş verilerini işlemek için uç bilgisayar kullanmak gecikme sorunlarını ortadan kaldırır ve verilerin gerçek zamanlı olarak alınmasını, işlenmesini ve iletilmesini sağlar. Sürücüsüz otomobillere yönelik uç bilgisayarlar, NVIDIA'nın Tensor Core ve CUDA Çekirdekleri gibi AI grafik işlemcilerini entegre eden özel bilgisayarlar kullanır.

Yapay Zeka Algoritmaları

Algoritmalar her zaman makine görüşünün önemli bir parçası olmuştur. Algoritma, bir bilgisayarın kamera sistemi tarafından sağlanan tüm desenleri, şekilleri ve renkleri tanımlamasını sağlayan şeydir. Yapay zekanın daha geleneksel yapay görme algoritmaları yerine kullanılması, sürücüsüz bir otomobilin nesneleri, sokak işaretlerini, yol işaretlerini ve trafik ışıklarını güvenilir bir şekilde tanımlama yeteneğini büyük ölçüde artırır. Sürücüsüz arabaları eğitmek için birçok yapay zeka algoritması kullanılıyor. En popülerleri şunları içerir:

• YOLO (Yalnızca Bir Kez Bakarsınız): Aracın görüş alanındaki nesneleri tanımlayan ve izleyen gerçek zamanlı bir nesne algılama algoritması.
• SIFT (Ölçek-Icar'ın Özel Özellik Dönüşümü): Özellik çıkarımı için kullanıldığında, otomobilin çevresindeki belirgin yer işaretlerini ve nesneleri tanımasına yardımcı olur.
• Yönlendirilmiş Degradelerin Histogramı (HOG): Nesne tanıma için kullanılır ve görüntülerden yerel desenler ve degradeler çıkarmaya odaklanır.
• TextonBoost: Ortamdaki dokuları analiz ederek nesne tanımaya yardımcı olan bir algoritma.
• AdaBoost: Veri sınıflandırması için kullanılan AdaBoost, birden fazla zayıf sınıflandırıcıyı birleştirerek aracın yolundaki nesneler ve engeller hakkında güçlü kararlar verir.

Sürücüsüz Araçlarda Makine Görüşünün Önemi

Yapay görme, sürücüsüz bir otomobilin çevresini algılamasının ve anlamasının birincil yoludur. Makine görüşü olmadan, sürücüsüz arabaların Seviye 1'e geri itilmesi çok muhtemeldir. araç özerkliği ölçeği ve hiçbir zaman tam özerkliğe ulaşamayabilir.

Yapay görme ile kendi kendine giden arabalar artık nesne sınıflandırma, şerit ve sinyal algılama, işaret tanımlama ve trafik tanıma özelliklerine sahip.

Her ne kadar birçok sürücüsüz araç artık LIDAR, RADAR ve SONAR gibi çeşitli sensörler kullanıyor olsa da, hepsi büyük ölçüde Çevreyi görmek, nesneleri tanımlamak ve yol üzerindeki işaretlerin ve trafik ışıklarının anlamını anlamak için makine görüşü yol. Tüm bu ekstra sensörler yalnızca makine görüşünü artırmak ve insanların, hayvanların ve mülklerin güvenliğini artırmak için oradadır.

Bununla birlikte, makine görüşü, otopilot yetenekleri sağlamak için diğer sensörlerin yardımı olmadan bağımsız olarak çalışabilmektedir. Aslında Tesla'nın en yeni sürücüsüz arabaları RADAR'ı bıraktı ve artık Otopilot sistemi için yalnızca makine görüşüne güveniyor.

Bu, diğer sensör teknolojilerinin kullanışlılığını gözden düşürmek açısından hiçbir şey ifade etmese de, sürücüsüz araçlarda makine görüşünün önemini ve gücünü gösteriyor.

Otonom Araçlarda Yapay Görmenin Geleceği

Yapay görme, sürücüsüz araçların temelidir. Makine görüşü sayesinde arabalar çevreyi tıpkı insanlar gibi görebilir ve algılayabilir. Zorluklar devam etse de makine görüşünün güvenlik ve navigasyon açısından faydaları küçümsenemez. Otonom araçların geleceğine gelince, yapay zeka, uç bilgi işlem ve/veya kameradaki diğer gelişmeler Teknoloji kesinlikle sürücüsüz arabaları daha yetkin hale getirecek ve bu da onları muhtemelen daha yüksek bir seviyeye taşıyacak. otomasyon.