Cognitive Data Fusion

Продукт
Разработчики: Cognitive Technologies (Когнитивные технологии)
Дата премьеры системы: 2017/04/06
Отрасли: Транспорт
Технологии: Интернет вещей Internet of Things (IoT)

Cognitive Data Fusion - технология для использования в модели компьютерного зрения комбинированных данных, поступающих от различных сенсоров на вычислительный блок.

6 апреля 2017 года компания Cognitive Technologies объявила о создании технологии Cognitive Data Fusion.

«
В решениях многих зарубежных разработчиков систем автономного вождения обработка данных, как правило, ведется по принципу on-chip - непосредственно на чипах, которые установлены на различных сенсорах, что затрудняет комплексное использование и обработку информации, поступающей со всех датчиков. Это было бы равносильно тому, если зрение и слух у человека не были синхронизированы и не дополняли друг друга. Представьте, что машиной управляют одновременно слепой человек, который слышит и зрячий, но глухой. И еще при этом они между собой не коммуницируют.

Юрий Минкин, руководитель департамента разработки беспилотных автомобилей Cognitive Technologies
»

Представление данных о дорожной сцене в Cognitive Data Fusion, (2017)

Как правило, данные полученные от радара позволяют определять точное расстояние до объекта и его скорость, но это лишь часть информации о его типе и расположении. Для принятия решения об опасности ситуации также важен тип объекта, его размеры, другие параметры. Радар может достаточно точно распознать машину и "засомневаться" в узнавании пешехода. Также радар, по сути, не позволяет определять отдельные элементы дорожной сцены, такие как дорожные знаки, разметку и т.д. Информация, полученная с видеокамеры, в свою очередь, дает достаточно точные координаты объекта, представление о его типе, и взаимном расположении относительно других объектов. А также позволяет детектировать больший класс объектов дорожной сцены (сигналы светофора, типы знаков, дорожную разметку и т.д.) [1].

Интеграция данных, полученных от различных устройств, позволяет восполнить недостающую для понимания действующей дорожной сцены информацию. Например, при уровне распознавания изображения объекта, полученного с видеокамеры, в 80%, данные, полученные от радара, могут дополнить недостающую информацию и поднять точность детекции до 99% и более процентов. Комплексное использование данных также позволяет объединить всю информацию о скорости, координатах, расстоянии до объекта, его типе, взаимном расположении, наличии других объектов в непосредственной близости от него и их физических характеристиках. Российский рынок CRM-систем: оценки, тренды, крупнейшие поставщики и перспективы. Обзор TAdviser 148.9 т

Задача глубокой интеграции данных, полученных от разных сенсоров довольно сложная. Принцип действия технологии Cognitive Data Fusion аналогичен тому, как функционирует мозг человека, получающий данные от различных органов чувств: зрения, слуха, тактильных органов и т.д. одновременно. Для этого информация, снятая с каждого из датчиков синхронизируется и приводится к единой системе координат. Затем, «сырые» данные поступают в вычислитель, где они комплексно обрабатываются взаимно «обогащая» друг друга.

Этот подход позволяет реализовать компенсаторную функцию - когда один из органов чувств человека отказывает или выполняет свои функции не в полном объеме, активность других усиливается. Аналогичным образом в таких случаях архитектура Cognitive Data Fusion предусматривает возможность получения более детальных данных о дорожной сцене от других сенсоров. Например, если сигнал от радара детектирует препятствие на пути автомобиля, а видеокамера по каким-либо причинам его четко не распознает, искусственный интеллект оценит эту ситуацию, как проблемную и затребует более детальную информацию от видеокамеры.

«
Технология Cognitive data fusion уже апробирована на тысячах километрах российских дорог. Мы уверены, что ее внедрение позволит снизить уровень аварийности беспилотного автомобиля на 20%-25%.

Ольга Ускова, президент Cognitive Technologies
»

Робототехника



Примечания



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год