Томские ученые придумали, как ускорить системы технического зрения беспилотников

Ученые факультета инновационных технологий Томского госуниверситета придумали способ ускорить вычисления интеллектуальной навигации беспилотников, не увеличивая габариты бортового компьютера.

Как уточняют в пресс-службе вуза, ученые разрабатывают принципиально новые алгоритмы вычислений, которые позволят обрабатывать изображения на уровне микросхем за миллиардные доли секунды. Проект поддержан грантом РФФИ.

«У беспилотника все вычисления, необходимые для навигации, производятся на борту в режиме онлайн. Сних невысокая, а вес бортового компьютера с хорошей вычислительной мощностью немалый, — объясняет руководитель проекта, декан ФИТ ТГУ Станислав Шидловский. — Цель проекта заключается в создании принципиально новых методов обработки информации, который позволит беспилотникам за миллиардные доли секунд распознавать объекты — людей, автомобили, дорожные знаки и прочее»

Решением этой технической задачи занимаются учёные лаборатории высокопроизводительных реконфигурируемых систем ФИТ. Новые подходы базируются на работе с бинарными данными и обладают массовым параллелизмом — каждый пиксель изображения обрабатывается параллельно, что обеспечивает высокую скорость расчётов. Для реализации алгоритма распознавания используются концепция и принципы работы многослойной архитектуры перестраиваемой вычислительной среды.

Новый метод распознавания объектов уже протестирован с использованием открытой базы изображений Massachusetts Institute of Technology (MIT). На первом этапе проекта были разработаны первые решения для распознавания пешеходов путем адаптации алгоритмов машинного обучения. Система технического зрения, установленная на автомобиле-«беспилотнике», должна была правильно идентифицировать пешехода. С этой задачей она успешно справилась.

«У современных систем технического зрения на распознавание картинки в среднем уходят десятые доли секунды. Новый подход позволил значительно ускорить расчетные возможности системы. Предварительные оценки показали результат, измеряемый в миллиардных долях секунды, — говорит Станислав Шидловский. — Следующим этапом испытания нового метода станет создание компьютерных моделей и работа с реальными данными, полученными с камер».

Итогом работы станут алгоритмы, которые позволяют производить все необходимые вычисления на уровне микросхем. Их можно будет устанавливать в «умные» камеры беспилотников и обеспечивать высокую скорость обработки и распознавания изображений, не снижая грузоподъёмность беспилотного транспорта. Результаты работы по проекту, поддержанному РФФИ, учёные ФИТ ТГУ представят в 2022 году.

Реализация данного гранта соответствует целям и задачам нацпроекта «Цифровая экономика». Одной из целей нацпроекта является создание отечественных технологий и программного обеспечения, которое будут использовать органы местного самоуправления, государственные органы РФ и другие организации.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал «Томский Обзор».