Daniel Gehrig und Davide Scaramuzza vom Institut für Informatik der Universität Zürich (UZH) haben nun ein System entwickelt, das eine neuartige, biologisch inspirierte Kamera mit künstlicher Intelligenz kombiniert. Dieses kann Hindernisse in der Umgebung eines Autos viel schneller und mit weniger Rechenleistung erkennen als aktuelle Systeme, wie die beiden Forscher in einer Nature-Veröffentlichung zeigen.
Die meisten aktuellen Kameras sind bildbasiert: Sie machen alle 20 bis 30 ms Schnappschüsse. Nachteil: Ereignisse zwischen den Aufnahmen können nicht oder zu spät erkannt werden.
Ereigniskameras beruhen auf einem anderen Prinzip: Sie verfügen über intelligente Pixel, die jedes Mal Informationen aufzeichnen, wenn sie schnelle Bewegungen erkennen.
Mit einem Hybridsystem haben die Forscher das Beste aus beiden Welten vereint: Es umfasst eine Standardkamera, die 20 Bilder pro Sekunde aufnimmt – eine relativ niedrige Bildrate im Vergleich zu den derzeit verwendeten Kameras. Die Bilder werden von einem KI-System verarbeitet, das darauf trainiert ist, Objekte zu erkennen. Die Daten der Ereigniskamera sind mit einer anderen Art von KI-System gekoppelt, das sich besonders gut für die Analyse von 3D-Daten eignet, die sich im Laufe der Zeit verändern.
Was die Ereigniskamera sieht, wird verwendet, um zu antizipieren, was die Standardkamera erkennt, um deren Leistung zu steigern. «Das Ergebnis ist ein visueller Detektor, der Objekte genauso schnell erkennen kann wie eine Standardkamera, die 5.000 Bilder pro Sekunde aufnimmt. Aber sie braucht nur dieselbe Bandbreite wie eine Standardkamera mit 50 Bildern pro Sekunde», sagt Gehrig.
Das Team testete das System im Vergleich zu den besten, derzeit auf dem Automobilmarkt erhältlichen Kameras und visuellen Algorithmen. Resultat: Die Detektion von Ereignissen erfolgt hundertmal schneller. Gleichzeitig ist die zwischen Kamera und Bordcomputer zu übertragende Datenmenge und die für die Bildverarbeitung erforderliche Rechenleistung reduziert, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. (jr)
