得益于北卡罗来纳州立大学研究人员开发的一项技术，自动驾驶汽车有一天可能能够更好地在道路上行驶。该技术允许人工智能程序使用二维图像更准确地绘制三维空间。

“最多自动驾驶汽车使用名为视觉转换器的强大人工智能程序从多个摄像头拍摄 2D 图像，并创建车辆周围 3D 空间的表示。”计算机工程北卡罗来纳州立大学的教授，也是该新技术论文的通讯作者。“然而，虽然每个人工智能程序都采用不同的方法，但仍然存在很大的改进空间。”

虽然这些人工智能程序使用不同的方法，新技术吴和他的合作者开发的技术有潜力显着改善所有这些。

“我们的技术称为多视图注意力情境化 (MvACon)，是一种即插即用的补充，可以与这些现有的视觉变换器 AI 结合使用，以提高它们绘制 3D 空间的能力，”Wu 说。“视觉转换器不会从相机中获取任何额外数据，他们只是能够更好地利用这些数据。”

研究团队使用目前市场上三种领先的视觉变换器测试了 MvACon 的性能，所有这些变换器都依赖一组六个摄像头来收集它们变换的 2D 图像。

MvACon 显着提高了所有三个的性能想象变压器。

“在定位物体以及这些物体的速度和方向方面，性能得到了特别提高，”吴说。

研究团队在今年的会议上发表了题为“多视图 3D 对象检测的多视图注意力上下文化”的论文IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议。