Գրանցվել
+374
Ընտրել մասնաճյուղ
«Կենտրոն» մասնաճյուղ «Մալաթիա-Սեբաստիա» մասնաճյուղ «Գյումրի» մասնաճյուղ «Վանաձոր» մասնաճյուղ «Արմավիր» մասնաճյուղ «Իջևան» մասնաճյուղ «Աբովյան» մասնաճյուղ «Արտաշատ» մասնաճյուղ «Հրազդան» մասնաճյուղ «Աշտարակ» մասնաճյուղ «Գարաժ Մաստերս Մոլ» մասնաճյուղ «Էջմիածին» մասնաճյուղ

Քանի ժամ եք ցանկանում վարել

Ընտրել փաթեթը
Հաջորդը
Վճարել
Երևան
Փաթեթ XS
դրամ
Նախորդ
Շնորհավո՜ր Վճարումը բարեհաջող Կատարված է։
Սխալ Տեղի է ունեցել սխալ, խնդրում ենք ճշգրտել տվյալները։

Արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված նոր ալգորիթմը կճանաչի հարբած վարորդներին

2024-07-17 13:57:46

Մեքենաների մեջ ներկառուցված համակարգիչները մի գեղեցիկ օր գուցե պարզեն՝ արդյոք վարորդը հարբած է՝ սոսկ նրա դիմագծերին նայելով, ասում են գիտնականները:

Մշտապես վերահսկելով վարորդի հարբածության բնորոշ նշաններին՝ հնարավոր կլինի նվազեցնել հարբած վարորդների մեղքով վթարների թիվը:

I EEE Xplore ռեսուրսում զետեղված հոդվածում նկարագրված նախագիծը Էլեկտրատեխնիկայի և էլեկտրոնիկայի ինժեներների ինստիտուտի (IEEE) և համակարգչային տեսողության հիմնադրամի (CVF) կոնֆերանսի շրջանակում, ավտոմոբիլային հաշվողական համակարգերին հնարավորություն է տալիս մեքենան նստելու պես 75% ճշգրտությամբ գնահատել վարորդի հարբածության աստիճանը:

Տեխնոլոգիան գերազանցում է գոյություն ունեցող համակարգչային եղանակները, որոնք հիմնված են դիտարկելի վարքի այնպիսի բնութագրերի վրա, ինչպիսին են ղեկի կառավարման բնույթը, ոտնակների օգտագործումը և մեքենայի արագությունը: Այս տվյալները հնարավոր է  հավաքել և մշակել միայն, երբ մեքենան երկար ժամանակ շարժման մեջ է:

Նոր նախագծում օգտագործվում է մեկ գունավոր տեսախցիկ, որը հետևում է այնպիսի փոփոխականների, ինչպիսին հայացքի ուղղությունն ու և գլխի դիրքն են: Ընդհանուր համակարգը կարող է ներառել նաև վարորդի դեմքի 3D և ինֆրակարմիր նկարահանումը և ավտոմեքենայի հետնամասի տեսագրությունը, որոնք ցույց են տալիս վարորդի կեցվածքը, ինչպես նաև ղեկի փոխներգործությունը, իրադարձությունների գրանցամատյանները և վարորդի վարքագծի տեսագրություններն էկրանին:

«Մեր համակարգն ի վիճակի է հայտնաբերել հարբածության մակարդակը շարժման հենց սկզբում, ինչը կարող է օգնել կանխել հարբած վարորդների հայտնվելը ճանապարհին», - ասում է Ավստրալիայի Էդիթ Քոուենի համալսարանի դոկտորանտ, նախագծի հետազոտող Էնսիե Քեշթկարանը։

Ըստ նրա՝ քանի որ ծրագրային ապահովումը հեշտությամբ տեղավորվում է խելացի մեքենաների թվային ճարտարապետության մեջ, օրինակ՝ աչքերի հետագծին հետևելու և վարորդի մոնիտորինգ անելու համակարգեր, այն կարելի  է հանգիստ փոխանցել սմարթֆոնին: