Verbessertes Fußgänger – Erkennungssystem

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Forschende der Universität von Kalifornien haben ein System entwickelt, dass schneller und besser Fußgänger erkennen kann.

An der University of California in San Diego haben Forschende ein System entwickelt, welches Fußgänger in nahezu Echtzeit erkennen kann. Das erklärte Ziel ist die Echtzeit-Datenverarbeitung, gerade im Bereich der schwachen Verkehrsteilnehmenden.

Der Clou des Systems ist der neue Algorithmus. Mit einer Erkennungsrate von zwei bis vier Bilder pro Sekunde ist das System nicht nur schneller, sondern macht nur halb so viele Fehler. In den USA werden Forschungen hierzu besonders erfasst.

Der Algorithmus arbeitet unter zur Hilfenahme des Deep Learnings und der Kaskaden-Erkennung. Das System sortiert zunächst uninteressante Daten heraus, wie der Himmel und geht dann zur Klassifizierung der Objekte über. Am Schluss unterscheidet man zwischen Fußgängern und ähnlichen Objekten. Erst die schweren Aufgaben am Ende werden von dem Deep Lerning Verfahren analysiert, da es sonst nicht in angenäherter Echtzeit geschehen kann.

Und obwohl es sich einfach anhört, so der leitende Forscher, ist es dennoch schwer. Zur Lösung habe man eine neue mathematische Formulierung erstellt. Bisher arbeitet die Kaskadenerfassung nur mit einer binären Erkennung, doch hier will man aufstocken.

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