O sistema funciona em tempo real, detectando e rastreando objetos ocultos ou pessoas usando apenas uma câmera de smartphone.
O Laboratório de Informática e Inteligência Artificial do MIT desenvolveu um algoritmo que poderia ajudar os carros autônomos a reagir aos obstáculos escondidos em torno dos cantos.
As câmeras de alta resolução, os sensores de lidar e os sistemas de radar deixarão de identificar potenciais obstáculos que poderiam estar à espreita fora de suas respectivas linhas de visão, como um pedestre que está prestes a entrar na estrada por trás de um caminhão de entrega estacionado.
Os seres humanos já desenvolveram a capacidade de interpretar certas sombras sutis e reflexões como evidência de perigo potencial escondido da visão direta. O algoritmo de inteligência artificial "CornerCamera" da CSAIL visa alcançar um nível ainda maior de consciência situacional a partir da sombra difusa, chamada "penumbra", de objetos escondidos atrás de uma obstrução.
"Mesmo que esses objetos não sejam realmente visíveis para a câmera, podemos ver como seus movimentos afetam a penumbra para determinar onde eles estão e para onde eles estão indo", diz Katherine Bouman, autora principal de um artigo sobre o sistema. "Desta forma, mostramos que paredes e outras obstruções com bordas podem ser exploradas como" câmeras "de ocorrência natural que revelam as cenas ocultas além delas".
Ao empilhar as medidas ao longo do tempo, o sistema pode distinguir a velocidade e a trajetória de um objeto oculto. Essas informações podem ser usadas para distinguir entre um poste de telefone oculto e um basculador em um curso de colisão com um veículo autônomo.
A equipe sugere que o algoritmo funciona com uma câmera de celular simples, sugerindo que poderia funcionar com câmeras integradas em carros auto-dirigidos.
Como outras formas de visão da máquina, CornerCameras possui certas limitações. A desvantagem mais óbvia é a necessidade de condições específicas de iluminação, tornando-o menos útil quando os obstáculos escondidos estão envolvidos na escuridão ou se as nuvens estão mudando constantemente os níveis de luz ambiente. Os desenvolvedores sugerem que, no entanto, poderia servir como uma importante ferramenta suplementar para alertar os motoristas sobre o perigo escondido ou melhorar o tempo de reação dos veículos autônomos.
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