La tecnología utilizada en los carros de auto-conducción para permitir que detecte objetos y reconozca obstáculos usa un radar, láser, o cámaras en su mayor parte. Sin embargo los propios autos son bastante caros, entonces se imagina si hubiera un auto equipado con esta tecnología, ¿no daría como resultado autos aún más caros?

Esto podría potencialmente obstaculizar la adopción de autos de auto-conducción, cuando estén disponibles comercialmente.

Sin embargo, la Universidad de Cambridge ha desarrollado recientemente un nuevo sistema llamado SegNet que podrían ayudar a que los autos de auto-conducción sean más baratos de fabricar, con el consiguiente ahorro a los clientes.

El sistema SegNet puede tomar una imagen de una escena de calle que no ha visto antes y clasificarla en 12 categorías diferentes, identificando carreteras, señales de tráfico, peatones, edificios y ciclistas – en tiempo real.

Puede manejar ambientes con luz, sombra y de noche, y en la actualidad etiqueta más del 90% de píxeles correctamente.

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Sin embargo a pesar de su potencial, sus investigadores afirman que todavía hay un largo camino por recorrer.

Según el líder de investigación del profesor Roberto Cipolla, “Tomará tiempo antes de los conductores puedan confiar plenamente en un vehículo autónomo, pero entre más eficaz y precisa que pueda hacerse a estas tecnologías, más cerca estamos de la adopción generalizada de los autos sin conductor y otros tipos de rotos autónomos“.

Mientras tanto, puede probar a SegNet, subirle una foto de una calle y ver qué consigue analizar.

Fuente: Ubergizmo

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