Огляд підходів комп’ютерного зору для виявлення об’єктів у 2d просторі у застосуванні до автономного водіння

Прагнення до автономного водіння випливає з його потенціалу для підвищення безпеки, ефективності та заходів економії часу, з оцінками глобальних економічних втрат у розмірі 600 мільярдів доларів США через дорожньо-транспортні пригоди. Алгоритми виявлення об’єктів на основі глибокого навчання відіграють ключову роль у сприйнятті навколишнього середовища, ідентифікації дорожніх знаків, класифікації перешкод і точному визначенні місцезнаходження пішоходів і транспортних засобів для систем безпілотних транспортних засобів. Автономні транспортні засоби мають перспективу скоротити кількість смертельних випадків і травм, спричинених людськими помилками під час ДТП, що є основною причиною смертності на дорогах.