Görü - Yapay Zeka Tabanlı Yeni Nesil Çevresel Farkındalık Sistemi

Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalandırma (SLAM)

Yayın tarihi: 3 Eylül 2018

Videoda döner kanatlı mini İHA’lar (MİHA) için derin öğrenme kullanılarak konumlama ve haritalama (SLAM) gösterilmektedir. MİHA'nın dahili kamerasından gelen görüntüdeki nesneler derin öğrenme ile tanındı. Nesne tanıma için TinyYOLOv3 modeli kullanıldı. Nesnenin MİHA'ya olan uzaklığının hesaplanması için gerçek nesne boyutu ile nesnenin görüntüdeki piksel boyutu arasındaki ilişki kullanıldı. Videoda tanınan nesnelerin MİHA’ya olan uzaklıkları renkler ile kodlandı (kırmızı: tehlikeli derecede yakın, turuncu: neredeyse güvenli, yeşil: güvenli). MİHA kamera görüntüsü için linkteki çekim kullanıldı.

• Aşağıdaki kutuda MİHA'nın orijinde yer aldığı varsayılarak tanınan nesneler kuş bakışı olarak yerleştirildi.
• Sol üstteki kutuda, MİHA’dan alınan görüntüden tanınan nesnelerin konumları gösterildi.
• Sağ üstteki kutuda, MİHA’dan alınan gerçek görüntü gösterildi.

360° Çevresel Farkındalık

Yayın tarihi: 25 Mart 2019

Kara araçlarının 360 derece çevresel farkındalığı için yapay zeka tabanlı bilgisayarlı görü ürünü "mobilative Görü"yü kullanan örnek bir çalışma. Çalışmada aracın dört bir tarafına takılmış kameralardan alınan görüntüler eşzamanlı olarak derin sinir ağından geçirilip nesneler (insan, taşıt) tanınmış ve kameraya göre konumlandırılmıştır. Kaynak kamera görüntüleri için bakınız.