Дослідники з Каліфорнійського університету в Сан-Дієго розробили алгоритм розпізнавання пішоходів у режимі реального часу, який як вихідні дані використовує тільки зображення з камери. Доповідь була представлена на конференції ICCV 2015, яка пройшла в грудні в Сантьяго. З коротким описом змісту роботи можна ознайомитися на сайті університету.
Алгоритм спочатку за допомогою машинного зору відсікає частини зображення, де точно немає схожих на людей об'єктів. Фактично зображення людини сильно відрізняється в розмірах залежно від відстані, тому його складно відокремити від безлічі інших вертикальних фігур за розмірами. Програма запам'ятовує ділянки, в яких є контрастні вертикальні об'єкти, і передає такі фрагменти зображення на обробку навченої на розпізнавання людей нейромережі.
За рахунок комбінування методів машинного зору і машинного навчання нейромережа займається аналізом тільки невеликих фрагментів зображення, що забезпечує швидкість обробки інформації в два-чотири кадри в секунду. При цьому, за словами авторів, їх алгоритм допускає в два рази менше помилок, ніж інші системи.
За словами розробників, використання нейромережі для обробки зображень в режимі реального часу вимагає серйозних обчислювальних потужностей, тому зазвичай в безпілотних автомобілях використовуються для цих цілей дані не з камери, а з радара, лідара та інших датчиків. Застосування такого алгоритму в перспективі дозволяє замінити набір дорогих сенсорів звичайною камерою, крім того, це означає, що алгоритм може використовуватися і в звичайних автомобілях, оснащених камерою. Крім того, подібна система може використовуватися в системах відеоспостереження і в роботах, що працюють з людьми.