Hamarosan elektronikus szem segítheti a vakok közlekedését
1 perc
2004.11.26. 14:11
A gyakorlatban is bizonyított az a mesterséges szem, amelyet japán tudósok látássérült emberek segítésére fejlesztettek ki az úttesten való átkeléshez. A Kyotoi Műszaki Egyetemen kifejlesztett rendszer nemcsak azt képes megbízhatóan felismerni, hogy hol van az úton felfestve kijelölt gyalogos-átkelőhely, hanem azt is meg tudja határozni, milyen széles az út, illetve, hogy mikor biztonságos az átkelés.
A berendezés egy szemüvegre illeszthető miniatűr kamerából, valamint a képfelvételeket elemző kisméretű számítógépből áll. A mesterséges szem képes felismerni az út közepén felfestett, gyalogos-átkelőhelyet jelentő fehér csíkokat, és arra is figyelmeztet, ha a jelzőlámpa jelzése biztonságos átkelést tesz lehetővé.
A készülék a New Scientist beszámolója szerint gyakorlati tesztek során rendkívül eredményesnek bizonyult, mivel viselője 198 esetből 196 alkalommal sikerrel vette észre a kijelölt gyalogos-átkelőt, tévesen pedig egyetlen egyszer sem talált ott is felfestést, ahol valójában nem volt. A rendszer egy projektív geometriai eljárás segítségével akár a zebra hosszát, vagyis az út szélességét is ki tudja számítani. A vakok közlekedését segítő legtöbb ilyen rendszer csipogó hanggal jelzi, ha biztonságos az átkelés. A japán berendezés ezzel szemben hallható beszéd formájában adja az utasításokat, amit a fül közelében elhelyezett apró hangszóró tesz lehetővé.
Hilary Buxton, a Sussexi Egyetem számítógépes észleléssel foglalkozó szakértője úgy látja, a számítógép számára a legegyszerűbb tárgyak felismerése is rendkívül nehéz feladatot jelent. „A problémát az okozza, hogy valójában nem egy konkrét dolgot keresünk. Ráadásul a színek, a méretbeli adottságok, valamint a megvilágítási viszonyok is nagyon sokfélék lehetnek.”
Buxton szerint a geometriai megközelítés a képelemzés során csak az egységes struktúrák, például egy gyalogos-átkelőhely esetében célravezető, a szabálytalanabb természeti képződmények beazonosítására azonban már nem jelent megfelelő megoldást. Ezért számos kutatócsoport ma már olyan gépi tanulást lehetővé tevő eljárásokat alkalmaz, amelyek segítségével az adott szoftvert megtanítják arra, hogy eltérő környezeti viszonyok közepette miként ismerheti fel a kívánt objektumokat.
Ezek az eljárások általában az állatok tanulási módját igyekeznek imitálni. „Amikor a különféle beállítások száma jelentősen megnő, a kutatóknak kognitívabb megközelítésmódokra kell áttérniük” – mutatott rá Buxton. (Infinit)
A készülék a New Scientist beszámolója szerint gyakorlati tesztek során rendkívül eredményesnek bizonyult, mivel viselője 198 esetből 196 alkalommal sikerrel vette észre a kijelölt gyalogos-átkelőt, tévesen pedig egyetlen egyszer sem talált ott is felfestést, ahol valójában nem volt. A rendszer egy projektív geometriai eljárás segítségével akár a zebra hosszát, vagyis az út szélességét is ki tudja számítani. A vakok közlekedését segítő legtöbb ilyen rendszer csipogó hanggal jelzi, ha biztonságos az átkelés. A japán berendezés ezzel szemben hallható beszéd formájában adja az utasításokat, amit a fül közelében elhelyezett apró hangszóró tesz lehetővé.
Hilary Buxton, a Sussexi Egyetem számítógépes észleléssel foglalkozó szakértője úgy látja, a számítógép számára a legegyszerűbb tárgyak felismerése is rendkívül nehéz feladatot jelent. „A problémát az okozza, hogy valójában nem egy konkrét dolgot keresünk. Ráadásul a színek, a méretbeli adottságok, valamint a megvilágítási viszonyok is nagyon sokfélék lehetnek.”
Buxton szerint a geometriai megközelítés a képelemzés során csak az egységes struktúrák, például egy gyalogos-átkelőhely esetében célravezető, a szabálytalanabb természeti képződmények beazonosítására azonban már nem jelent megfelelő megoldást. Ezért számos kutatócsoport ma már olyan gépi tanulást lehetővé tevő eljárásokat alkalmaz, amelyek segítségével az adott szoftvert megtanítják arra, hogy eltérő környezeti viszonyok közepette miként ismerheti fel a kívánt objektumokat.
Ezek az eljárások általában az állatok tanulási módját igyekeznek imitálni. „Amikor a különféle beállítások száma jelentősen megnő, a kutatóknak kognitívabb megközelítésmódokra kell áttérniük” – mutatott rá Buxton. (Infinit)