Appleov VoxelNet učinit će pješake sigurnijima

Appleovi stručnjaci objavili su istraživački rad na temu novog softvera koji bi trebao bitno unaprijediti prepoznavanje 3D objekata od strane samoupravljajućih vozila. Riječ je o softveru naziva VoxelNet čiji je zadatak pomoći LiDARU da preciznije detektira objekte manje veličine, uključujući bicikliste i pješake.

Naime, LiDAR (Light Detection and Ranging) prilikom prepoznavanja objekata u okolini koristi laserske zrake kojima skenira okolinu na način da se iste odbijaju od prepreke i stvaraju 3D sliku objekta na karti. No takve su karte često nejasne jer jedni predmeti mogu zakloniti druge čime nastaju slijepe točke što ih u konačnici ne čini najsigurnijim rješenjem za samostalno kretanje vozila. Uz to, pokazalo se i kako dotični nije baš najbolji u prepoznavanju manjih objekata i tu uskače Appleov VoxelNet.

Glavni autor objavljenog istraživačkog rada, Yin Zhou navodi kako VoxelNet stvara generički okvir za detekciju 3D objekata koji simultano uči diskriminativnu značajku reprezentacije od točkastih oblaka i predviđa precizne 3D granične kutije – od ruba do ruba.

VoxelNet odvaja točku oblaka u slično podijeljene 3D voxele, kodira svaki voxel pomoću složenih VFE slojeva, a nakon toga 3D konvolucija dodatno zbraja značajke susjedstva voxela, transformirajući točku oblaka u visokodimenzionalni volumetrijski prikaz. RPN zatim analizira volumetrijski prikaz i predstavlja rezultate.

Znanstvenici su testirali svoj softver na otkrivanju ptičje perspektive i 3D-a. Eksperimentalni rezultati pokazali su kako VoxelNet nadmašuje najsuvremenije detekcije 3D-a na temelju LiDAR-a.