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财产速报

晋升自动驾驶盘算机视觉才能 密歇根大学开辟新AI软件

举行探测“非常虚假”视频的项目中,密歇根大学(University of Michigan)的工程师研发出一种软件,可应用视频片断进步盘算机追踪物体的才能,而且盘算机的物体追踪才能平均进步了11%。

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据外媒报道,举行探测“非常虚假”视频的项目中,密歇根大学(University of Michigan)的工程师研发出一种软件,可应用视频片断进步盘算机追踪物体的才能,而且盘算机的物体追踪才能平均进步了11%。该软件名为BubbleNets,可为人类挑选出最好的视频帧,以便举行人工打针。除了可以帮帮斗嗽翥法识别出被窜改的视频片断,该软件槐ボ够晋升无人驾驶汽车、无人机、监控和家庭板滞人等新兴范畴内的盘算机视觉才能。
 
目前剖析视频片断的软件都需求依托人工视频中标记物体,如标记人、动物和车辆。随后,“视频物体支解”算法将通过视频,跟踪此类物体的边境。
 
现在的先辈“深度进修”顺序需求人类只标出单个视频帧,而一般呈现给人类的视频帧都是视频的第一帧,很少的状况下,该视频帧会是最佳挑选。可是截至目前,也没有自动化的方法选出更好的视频帧。
 
于是,当美国国防部研讨方案局(DARPA)请求可以自动选出更好的视频帧,密歇根大学研讨团队对另外示很疑心,认为无法完成,因为该软件都不晓得人们需求跟踪的是什么,怎样可以引荐视频帧呢?
 
可是,依托深度进修技能,密歇根大学研讨职员发明无需挑选出最佳的曾经有解释的视频帧,算法就可以做到这一点。他们所面临的挑衅是创制足够众的“教练”数据,让算法可以从大宗的例子中得出本人的结论。
 
研讨职员研讨了60个视频,此类视频中每一帧都曾经有解释。假如研讨职员提问:“每个视频中哪一帧的解释最好”,他们只会取得60个教练数据。相反,应用“BubbleNets”软件,研讨职员可以一次比较两个视频帧,该软件可以预测,假如挑选某一帧举行人工解释,可以让视频支解处理软件更接近物体的边境,从而可为他们供应近74.5万对视频帧,以教练该算法。
 
很难确实地阐明BubbleNets曾经有解释的视频帧中寻找什么,可是测试显示该软件更喜爱的视频帧是:
 
1、不是特别接近视频开端或着末的视频帧;
 
2、看起来与视频中其他帧相似的视频帧;
 
3、显示了物体分明图像的视频帧。
 
目前,BubbleNets曾经运用于DARPA的众大学媒体取证项目,DARPA为了识别虚假的宣扬视频,需求颠末窜改的视频上教练其本人的算法。BubbleNets可帮帮其他软件自动从视频上删除物体,以创立培训数据。
 
可是,BubbleNets也可用于其他板滞人和盘算机视觉义务。比如,未来的家居板滞人需求了解房子的构造和物品,该板滞人需求可以向主人展现一系列包罗未解释物体的视频帧。
 
无人驾驶汽车和无人机等配备的盘算机视觉算法必需无人工输入的状况下运转,此类状况下,该软件会从视频片断中筛选出不看法的物体,然后当该软件发明有题目的视频片断时,可为人类挑选最佳视频帧,以帮帮标明题目。
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