Especialistas de la Universidad Nacional de Investigación Técnica A. N. Tupolev de Kazán (KNITU-KAI) crearon una red neuronal para vehículos autónomos. Este sistema de visión artificial reconoce con una precisión superior al 90% los colores de las señales de tráfico, incluso en condiciones climáticas adversas. Para entrenar la red neuronal se utilizaron más de 40 mil imágenes, entre ellas, semáforos en diferentes condiciones climáticas.
Nuestro sistema no solo determina el color de la señal de tráfico, sino que también la localiza con precisión en la imagen. Esto es fundamental para garantizar la seguridad del transporte autónomo en entornos urbanos.
La característica clave del desarrollo es la capacidad de adaptarse a diferentes condiciones de iluminación. La red neuronal puede reconocer semáforos cercanos y lejanos, así como rastrear simultáneamente varias señales.
El sistema no tiene problemas para reconocer las señales rojas y verdes del semáforo. La señal amarilla se determina con menor precisión. Según los científicos, la red neuronal determina correctamente las señales en el 90,5% de los casos. Puede procesar hasta 55 fotogramas por segundo en tiempo real.
La implementación de este desarrollo en vehículos autónomos aumentará significativamente la seguridad vial, según los científicos.
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