{"id":219512,"date":"2016-03-07T17:29:49","date_gmt":"2016-03-07T16:29:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.autocasion.com\/actualidad\/?p=219512"},"modified":"2016-03-07T17:29:49","modified_gmt":"2016-03-07T16:29:49","slug":"nuevo-algoritmo-para-evitar-atropellos-del-coche-autonomo","status":"publish","type":"noticias","link":"http:\/\/212.227.149.150:8080\/actualidad\/noticias\/nuevo-algoritmo-para-evitar-atropellos-del-coche-autonomo\/","title":{"rendered":"Nuevo algoritmo para evitar atropellos del coche aut\u00f3nomo"},"content":{"rendered":"

Unos investigadores de la Universidad de California, en San Diego, han desarrollado un sistema de detecci\u00f3n de peatones<\/a> que, seg\u00fan ellos, realiza las operaciones en tiempo casi real y con una precisi\u00f3n muy superior a los sistemas existentes<\/strong>. Los investigadores creen que este nuevo algoritmo y su tecnolog\u00eda podr\u00e1n ser utilizados en los futuros coches aut\u00f3nomos.<\/p>\n

El objetivo de la investigaci\u00f3n era que el sistema fuera capaz de reconocer y clasificar en tiempo real los distintos objetos<\/strong> que aparecen a su alrededor, especialmente seres humanos, en condiciones normales de conducci\u00f3n urbana. Esto permitir\u00eda a los coches aut\u00f3nomos<\/a> detectar y evitar atropellos, as\u00ed como los potenciales conflictos derivados de una deficiente detecci\u00f3n de objetos y seres humanos.<\/p>\n

La mayor\u00eda de los sistemas de detecci\u00f3n de peatones toman una imagen, la cual dividen en peque\u00f1as secciones, denominadas ventanas, que posteriormente son procesadas por un programa para determinar la presencia o no de una forma humana en cada una de ellas. Este tipo de sistemas necesitan procesar de 5 a 30 im\u00e1genes por segundo para detectar a los peatones. Esto supone una enorme labor de procesamiento, porque, como dec\u00edamos anteriormente, cada imagen se divide en m\u00faltiples ventanas.<\/p>\n

Pues bien, el dispositivo ideado por la Universidad de California funciona, b\u00e1sicamente, de la misma forma, pero es m\u00e1s r\u00e1pido, ya que el algoritmo empleado descarta inmediatamente las ventanas que no tienen posibilidad alguna de contener una forma humana.<\/strong> De esta forma, las ventanas que contengan, por ejemplo, el cielo se ignoran y el sistema se centra en las que muestran una mayor ocupaci\u00f3n.<\/p>\n

En una segunda etapa, el sistema archiva las ventanas que tienen objetos similares en forma o variaci\u00f3n de colores a un ser humano, aunque no sean peatones (\u00e1rboles, arbustos, otros veh\u00edculos\u2026). Finalmente, en una observaci\u00f3n m\u00e1s detallada, el sistema se queda \u00fanicamente con las ventanas que contienen a viandantes y descarta el resto.<\/p>\n

Tradicionalmente, los sistemas de detecci\u00f3n en ventanas usan unos clasificadores sencillos. Sin embargo, la novedad del dispositivo de la Universidad de California es que utiliza un clasificador de \u201caprendizaje profundo\u201d<\/strong>, por lo que la detecci\u00f3n de peatones es cada vez m\u00e1s sofisticada y r\u00e1pida. Esta es la diferencia clave del nuevo algoritmo frente a los actuales.<\/p>\n

El \u201caprendizaje profundo\u201d trata de imitar el funcionamiento del cerebro. De esta forma, el sistema aprende de sus errores<\/strong> y, progresivamente, va mejorando su funcionamiento y, por lo tanto, la experiencia del usuario. Este tipo de algoritmo se est\u00e1 comenzando a utilizar en multitud de dispositivos. Por ejemplo, Google consigui\u00f3 reducir hasta un 25% los errores de su sistema de reconocimiento de voz al utilizarlo.<\/p>\n

De momento, la detecci\u00f3n de peatones de la Universidad de California funciona solo en tareas de detecci\u00f3n binaria (si\/no)<\/strong>, pero el equipo de investigadores espera ampliar sus capacidades para detectar m\u00faltiples tipos de objetos simult\u00e1neamente.<\/p>\n

En cualquier caso, los primeros resultados han sido satisfactorios, ya que, seg\u00fan han informado los investigadores, el sistema solo necesita de 2 a 4 im\u00e1genes por segundo para detectar peatones, por lo que lo hace casi en el mismo tiempo que un ser humano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La Universidad de California ha presentado un sistema de detecci\u00f3n de peatones que, gracias a un nuevo algoritmo, funciona de forma mucho m\u00e1s r\u00e1pida y precisa que los actuales. 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