Radar İle Verileri Sınıflandıran Suni Zeka Geliştirildi

Almanya’da Daimler ve Kassel Üniversitesi’ndeki bilim adamları, yalnız radar verileri ile bireysel “trafik katılımcılarını” sınıflandırabilen (daha evvelde bilinmeyen gizli saklı nesne sınıfları dahil) yeni bir makine öğrenme yapısı geliştirdiler. Bilim adamları, bunun sürücüsüz otomobil endüstrisi için hususi bir yarar sağlayabileceğini iddia ediyorlar.

Yeni hızla gelişen teknolojinin genel sınıflandırma performansının önceki yöntemlerle karşılaştırıldığında geliştirilebilir ve ek olarak, yeni sınıfların fazlaca daha doğru bir halde tanımlanabilir olduğu belirtiliyor. Ek olarak bu radarın görüntüdeki birden fazla nesneden direkt bir hız ölçümü elde edebilen birkaç sensörden biri olduğu söyleniyor. Öteki sensörlere kıyasla sis, kar yada şiddetli yağmur şeklinde negatif hava koşullarında daha sağlam sonuçlar elde edilmiş olduğu dile getiriliyor. Bunların yanı sıra bilim adamları radarın muhteşem olmadığını da ekliyor. Radarın öteki sensörlere kıyasla nispeten düşük bir açısal çözünürlüğe haiz olup, seyrek veri sunumuna yol açmış olduğu söyleniyor.

Ekip, 80 LSTM (uzun kısa süreli hafıza) hücresi içeren bir sınıflandırıcı koleksiyonu yada biyolojik nöronları yansılamak eden katmanlı matematiksel fonksiyonlar ile çözüm sağlamaya çalışıyor. Nesneler arasındaki temel farkları tanımlamak için toplam 98 özellikten oluşan dinamik bir altküme kullanılıyor. (aralık, açı, genişlik ve Doppler değerlerinin dağılımına ilişkin özellikler şeklinde…)

Ekip, suni zekayı eğitmek için 3.800’den fazla hareketli yol kullanıcısı için 3 milyondan fazla veri noktası içeren bir veri seti oluşturdu. Kontrol aracının ön yarısına monte edilmiş dört tane radar sensörü ile ortalama 100 metre aralıklarla örnekler alındı. Sınıflandırıcılar algılanan nesneleri altı seçenekten birine ayırdı: yaya, yaya grubu, bisiklet, otomobil, kamyon ve çöp. Sınıflandırma hatalarının bir çok, yaya ve yaya grubu sınıfları içinde ortaya çıktı.