1. Raccolta e preelaborazione dei dati :
- Raccogli un ampio set di dati di immagini di scene stradali da varie posizioni e prospettive.
- Preelaborare le immagini per garantire dimensioni, spazio colore e riduzione del rumore coerenti.
2. Estrazione di funzionalità :
- Estrarre caratteristiche visive dalle immagini utilizzando modelli di deep learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN).
- Queste funzionalità catturano importanti segnali visivi come bordi, forme, trame e colori.
3. Segmentazione della scena :
- Dividi le scene di strada in segmenti o regioni in base alle somiglianze visive.
- Ciò può essere ottenuto utilizzando algoritmi di segmentazione delle immagini, come metodi basati su grafici o di crescita della regione.
4. Comprensione della scena :
- Identificare gli elementi chiave nelle scene stradali, come edifici, strade, veicoli, alberi e pedoni.
- Utilizzare modelli di rilevamento e riconoscimento di oggetti per individuare questi oggetti all'interno della scena.
5. Relazioni spaziali :
- Modellare le relazioni spaziali tra i diversi elementi della scena.
- Questo può essere fatto utilizzando trasformazioni geometriche, come proiezioni prospettiche e omografie.
6. Contestualizzazione della scena :
- Sfruttare il contesto della scena per comprendere il layout generale e la struttura della scena stradale.
- Analizzare le interazioni e le posizioni relative di diversi oggetti per dedurre il contesto della scena.
7. Classificazione delle scene :
- Classificare le scene stradali in diverse classi semantiche, come residenziale, commerciale, urbana, rurale, ecc.
- Impiega algoritmi di apprendimento automatico come Support Vector Machines (SVM) o Random Forests per la classificazione.
8. Generazione di scene :
- Utilizzare modelli generativi, come Generative Adversarial Networks (GAN), per sintetizzare nuove immagini di scene di strada basate su rappresentazioni apprese.
- Questo aiuta a capire come il cervello genera e interpreta le scene.
9. Completamento della scena :
- Date le immagini parziali della scena stradale, riempi le regioni mancanti per completare la scena.
- Gli algoritmi di re-painting possono essere utilizzati per ricostruire le parti mancanti preservando la coerenza visiva complessiva.
10. Navigazione scena :
- Sviluppare algoritmi che imitano il modo in cui gli esseri umani si muovono attraverso le scene stradali.
- Ciò può comportare attività come la pianificazione del percorso, l'evitamento degli ostacoli e il processo decisionale basato su segnali visivi.
11. Memorizzazione e richiamo delle scene :
- Simula il modo in cui gli esseri umani ricordano e richiamano le scene di strada addestrando i modelli a memorizzare e recuperare le rappresentazioni visive delle scene.
- Possono essere impiegate tecniche come codificatori automatici e reti di memoria.
12. Architetture di rete neurale :
- Progettare architetture di reti neurali specializzate che imitano la struttura gerarchica e la connettività della corteccia visiva del cervello.
- Esplora approcci di ispirazione biologica come livelli convoluzionali, pooling e connessioni ricorrenti.
Combinando queste tecniche, la visione artificiale e l’apprendimento automatico possono aiutarci a capire come il cervello elabora e interpreta le scene di strada. Questa ricerca contribuisce ai campi dell’intelligenza artificiale, delle scienze cognitive e della navigazione autonoma.
