एनसी स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक तकनीक की बदौलत, स्वायत्त वाहन एक दिन सड़कों पर बेहतर ढंग से चलने में सक्षम हो सकते हैं।यह तकनीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों को दो-आयामी छवियों का उपयोग करके तीन-आयामी स्थानों को अधिक सटीक रूप से मैप करने की अनुमति देती है।

"अधिकांशस्वायत्त वाहनकई कैमरों से 2डी छवियां लेने और वाहन के चारों ओर 3डी स्थान का प्रतिनिधित्व बनाने के लिए विज़न ट्रांसफॉर्मर नामक शक्तिशाली एआई प्रोग्राम का उपयोग करें," इलेक्ट्रिकल और एसोसिएट प्रोफेसर तियानफू वू कहते हैं।कंप्यूटर इंजीनियरिंगएनसी राज्य में और नई तकनीक पर एक पेपर के संबंधित लेखक।"हालांकि, इनमें से प्रत्येक एआई कार्यक्रम एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है, फिर भी सुधार की पर्याप्त गुंजाइश है।"

हालाँकि ये AI प्रोग्राम विभिन्न दृष्टिकोणों का उपयोग करते हैंनई तकनीकवू और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित इन सभी में काफी हद तक सुधार करने की क्षमता है।

वू कहते हैं, "हमारी तकनीक, जिसे मल्टी-व्यू अटेंटिव कॉन्टेक्स्टुअलाइज़ेशन (MvACon) कहा जाता है, एक प्लग-एंड-प्ले पूरक है जिसका उपयोग इन मौजूदा विज़न ट्रांसफार्मर एआई के साथ मिलकर 3 डी स्पेस को मैप करने की उनकी क्षमता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है।""विज़न ट्रांसफार्मर को अपने कैमरों से कोई अतिरिक्त डेटा नहीं मिल रहा है, वे केवल डेटा का बेहतर उपयोग करने में सक्षम हैं।"

अनुसंधान टीम ने वर्तमान में बाजार में मौजूद तीन प्रमुख विज़न ट्रांसफार्मरों के साथ एमवीएकॉन के प्रदर्शन का परीक्षण किया, जिनमें से सभी 2डी छवियों को इकट्ठा करने के लिए छह कैमरों के एक सेट पर निर्भर हैं।

MvACon ने तीनों के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार कियादृष्टिट्रांसफार्मर.

वू कहते हैं, "जब वस्तुओं का पता लगाने की बात आती है, साथ ही उन वस्तुओं की गति और अभिविन्यास की बात आती है तो प्रदर्शन में विशेष रूप से सुधार हुआ है।"

शोध दल ने इस वर्ष के सम्मेलन में "मल्टी-व्यू 3डी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए मल्टी-व्यू अटेंटिव कॉन्टेक्स्टुअलाइज़ेशन" शीर्षक से पेपर प्रस्तुत किया।कंप्यूटर विजन और पैटर्न पहचान पर आईईईई/सीवीएफ सम्मेलन.