قدم علماء من معهد AIRI عرضًا في مؤتمر علمي دولي حول الافتراضية و
تحليل العمق هو أحد المهام الرئيسيةتطبيقات الرؤية الحاسوبية. لكي يتمكن الروبوت من التنقل في الفضاء ، ويتم تثبيت مرشح الواقع المعزز على الصورة المرغوبة ، يجب على النظام تقدير المسافات لكل كائن في الإطار بشكل صحيح.
كقاعدة عامة ، يتم إنشاء خرائط العمق على أساسالمعلومات الواردة من أجهزة استشعار خاصة. أشهرها الليدار. يوجه هذا الجهاز شعاعًا من الضوء ويقيس الوقت الذي يستغرقه الانعكاس. عيوب هذه التقنية: محدودية المدى وارتفاع تكلفة أجهزة الاستشعار. تستخدم كاميرات RGB أيضًا كبديل. تُستخدم هذه الطريقة في تطوير تطبيقات الواقع المعزز المختلفة للهواتف الذكية.
جمعت التكنولوجيا الجديدة مناهج مختلفة لحل مشكلة تقدير العمق. طور الباحثون نماذج تستخدم المعلومات المكانية العالمية لإنشاء الخرائط الأكثر دقة. يجمع النموذج المقترح بين مزايا المحولات والشبكات العصبية التلافيفية. لاحظ المؤلفون أن النموذج هو التعلم الذاتي ولا يحتاج إلى بيانات من مستشعرات العمق.
ذكر المطورون أن الطريقة المقترحةاجتاز تقييم الأداء على مجموعات البيانات المستقلة وأظهر واحدة من أفضل النتائج في العالم. من المتوقع إتاحة المعلومات حول النماذج والأساليب للجمهور قريبًا.
قراءة المزيد:
كشفت وكالة ناسا عن أصل كوكب هاوميا - أكثر الكواكب غموضًا في النظام الشمسي
أخفت "المادة المظلمة" في الجينوم علاج السرطان: ما وجده العلماء هناك
خمسة ملايين سنة من الموت: لماذا استغرق "الموت العظيم" وقتًا طويلاً حقًا