Zürih Üniversitesi Robotik ve Algılama Kümesi, canlılardan esinlenilen olay kamerasını yapay zeka ile birleştirerek, çok daha süratli algılama yapmasının dışında çok daha az hesaplama gücü kullanıyor.
Standart kameralar yavaş kalıyor
Sürücü takviye sistemlerinde kullanılan klâsik kare (frame) tabanlı kameralar, çoklukla saniyede 30 ila 50 kare olacak formda anlık imajlar yakalıyor. Münasebetiyle her iki kare ortasında 20 ile 30 milisaniyelik bir vakit dilimi bulunuyor. Bu vakit diliminde gerçekleşecek bir olay kamera tarafından gecikmeli olarak tespit edilebiliyor. Bu sorunu aşmak için kare suratı arttırılabilir fakat bu da daha fazla bant genişliği, hesaplama ve sürece gücü gerektiriyor.
Olay kameraları ise farklı bir prensibe dayanarak çalışıyor. Sabit bir kare suratı yerine, süratli hareketleri her algıladıklarında bilgiyi kaydeden akıllı piksellere sahipler. Bu sayede kareler ortasında kör noktalar kalmıyor, bu da engelleri daha süratli tespit etmelerine imkan tanıyor. Bu kameralara nöromorfik kameralar da deniyor çünkü insan gözünün imajları algılama halini taklit ediyorlar. Lakin dezavantajları da bulunuyor: Yavaş hareket eden şeyleri kaçırabiliyorlar ve imgeleri, yapay zeka algoritmasını eğitmek için kullanılan cinsteki datalara kolaylıkla dönüştürülemiyor.
Çözüm hibrit sistem
Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için araştırmacılar, olay kamerasını saniyede 20 manzara yakalayan standart bir kamerayla birleştirdiler. Standart kameranın imajları, araçları ve yayaları tanımak üzere eğitilmiş evrişimli bir hudut ağı (convolutional neural network) tarafından işlenirken, olay kamerasının dataları, vakit içinde değişen 3D datalarda uzmanlaşmış, asenkron bir grafik hudut ağı tarafından tahlil ediliyor. Bu hibrit sistem, standart kameranın tespitlerini öngörmek ve geliştirmek için olay kamerasından gelen bilgilerden yararlanıyor.
Araştırmacılar tıpkı vakitte hibrit sistemin ölçeklenebileceğini belirtiyor. Demo testlerinde öne bakan stereo bir kamera kullanıldığını fakat istenildiği takdirde birden fazla kamerayla sistemin kolaylıkla genişletilebileceğini söylüyorlar. Sistemin birden fazla kameradan gelen dataları gerçek vakitli olarak birleştirme konusunda rastgele bir pürüzle karşılaşmadığını ekliyorlar.
Araştırmacılar, kameraların şoförsüz araçlarda yaygın olarak kullanılan LiDAR sensörleriyle entegre edilmesiyle formüllerinin daha da geliştirilebileceğini öngörüyor.
Bu çığır açan teknoloji, ileride şoför dayanak sistemlerini çok daha süratli ve inançlı hale getirme potansiyeli taşıyor. Otonom araçlar gerçeğe dönüştükçe, bu cins gelişmiş mani tespit sistemleri hem şoförlerin hem de yayaların güvenliğinin sağlanması açısından hayati değer taşıyacak.
Xiaomi’den fütüristik su tabancası
Efsane Türkiye’ye gelse alırım..
O ışık efektleri yalnızca yanlarda değil üstte de olmalıydı. Böylelikle tabancayı kullanan, başını yana eğmek zorunda kalıp, fıtık olmaz. Birebirini küçükken ışıklı ayakkabımda yaşamıştım oradan biliyorum. Ayakkabıma yan bakmaktan düz yürüyemiyordum. Hava atmaktan çok o havayı yaşamayı tercih ederim. 7 de olsam 70 de olsam kararım değişmeyecek.
Mukemmel bir silah sanki ne kadar süratli atıyor. [resim]
Fiyat makul olsa efsane olur sahiden ya.
Vay bee, bu aygıt xiaomi çıktı ben de diyordum kim üretmiş..
hocam 4x daha yeterli direk hs attirir
Über
Evet lakin 6x scop daha uygun masraf buna daha uzaktaki gayeler için. Gerektiğinde 3x’e de çekebilirsin falan :D
Muskun alev tabancası vs bu
İstilacı güvercinlere karşı uygun olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.
Yakında su atan F18 falanda yaparlar :)
Hazneye kezzaplı su doldurup nişan almak yapmayın bu türlü şeyler yahu…
Xiaomi kendini çok geliştirdi artık her alanda kaliteli işler yapıyorlar.
fışkırttığı su mermi üzere isabetli gitmeyeceği için gereksiz diye düşünmüş olabilirler.
Lazer nişangah da eklenseymiş tadından yenmezmiş.
