Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Исследование посвящено объединению признаков разных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных, рассказали в МГУ.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки для определения типа, размеров и местоположения объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между разными уровнями представленных данных. Они дополнили его механизмом внимания, который помогает системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений, уточнили в университете.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.

ТАСС