Zürich – Forschende der Universität Zürich (UZH) haben ein System entwickelt, das eine vom menschlichen Auge inspirierte Kamera mit Künstlicher Intelligenz zusammenbringt. Sie kann Hindernisse hundertmal schneller erkennen als herkömmliche Kamerasysteme und erhöht so die Sicherheit von Automobilsystemen.
Daniel Gehrig und Davide Scaramuzza vom Institut für Informatik der Universität Zürich (UZH) haben ein System entwickelt, das eine vom menschlichen Auge inspirierte Kamera mit Künstlicher Intelligenz (KI) zusammenbringt. Aktuelle Kamerasysteme zur Fahrerassistenz in Autos nähmen rund 30 bis 50 Bilder pro Sekunde auf. Laut einer Mitteilung könne das neue System der UZH Hindernisse hundertmal schneller und mit geringerer Rechenleistung erkennen.
Dafür nimmt eine Standardkamera 20 Bilder pro Sekunde auf, welche von einem künstlichen neuronalen Netz verarbeitet werden. Dieses ist darauf trainiert, Autos oder Fussgänger zu erkennen. Die Daten der Ereigniskamera werden mit einer anderen Art von KI-System gekoppelt, das sich für die Analyse von 3D-Daten eignet, die sich im Laufe der Zeit verändern. Was die Ereigniskamera sehe, werde verwendet, um vorwegzunehmen, was die Standardkamera erkenne, um deren Leistung zu steigern. „Das Ergebnis ist ein visueller Detektor, der Objekte genauso schnell erkennen kann wie eine Standardkamera, die 5’000 Bilder pro Sekunde aufnimmt“, wird Daniel Gehrig zitiert. Dafür benötige sie lediglich die Bandbreite wie eine Standardkamera mit 50 Bildern pro Sekunde.
Die Methode könne die Sicherheit von Automobilsystemen und autonomen Fahrzeugen erheblich verbessern. „Auf diese Weise haben sie keinen blinden Fleck zwischen den einzelnen Bildern – sie können Hindernisse schneller erkennen“, wird Davide Scaramuzza, Leiter der Forschungsgruppe für Robotik und Wahrnehmung, zitiert. Die Schwäche am System: Dinge, die sich langsam bewegen, könnten übersehen werden. Zudem liessen sich die Bilder nicht einfach in die übliche Datenform zum Trainieren des KI-Algorithmus umwandeln. Wenn künftig Kameras mit Lidar-Sensoren zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung eingesetzt würden, könnte die Methode weiter verbessert werden. „Solche hybriden Systeme könnten entscheidend sein, die notwendige Sicherheit für autonomes Fahren zu ermöglichen“, sagt Scaramuzza. ce/js