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MIT新型计算机视觉技术可看到被遮挡物体 提升自动驾驶安全性

想象一下,你驾驶着一辆自动驾驶汽车穿过一条隧道,但你不知道的是,前方发生了一起交通事故堵塞了交通。通常情况下,你会依赖前方的车辆告知自己需要开始刹车。但是,如果你开的车可以看到前方车辆的情况,并且更早地踩下刹车呢?

据外媒报道,美国麻省理工学院(MIT)与Meta公司的研究人员合作研发了一项计算机视觉技术,希望将来可以让自动驾驶汽车实现上述类似功能。

研究人员研发了一种方法,可以利用单个摄像头位置的图像创建出有关整个场景、十分精确的3D模型,其中包含视线被遮挡的区域。该项技术利用阴影确定被遮挡区域内的物体。

该项技术被研究人员称为“PlatoNeRF”,基于希腊哲学家柏拉图《理想国》(Republic)一书中的洞穴寓言(allegory of the cave)而研发。该寓言讲述了被囚禁在洞穴里的人如何通过观察投射到墙壁上的影子来感知外界的真实情况。

PlatoNeRF通过将激光雷达(Lidar,光探测与测距)技术与机器学习技术相结合,可以生成比现在某些AI技术更精确的3D几何重建结果。此外,PlatoNeRF更擅长顺畅地重建出阴影难以被看到的场景,比如具有高环境光或暗背景的场景。

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