Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова предложили новый подход к распознаванию трехмерных объектов. Вместо обработки массивов данных, полученных с лазерных сканеров, они предлагают представлять любой предмет в виде графа — набора простых геометрических форм и связей между ними. Этот метод позволяет значительно снизить требования к вычислительным ресурсам без потери точности, говорится на сайте учебного заведения.
Современные системы автономной навигации и робототехника часто работают с так называемыми «облаками точек». Это трехмерные изображения, состоящие из миллионов координат, которые не имеют внутренней структуры. Обработка таких данных требует огромных мощностей.
Российские ученые нашли способ упростить задачу. Их алгоритм сводит сложный объект к совокупности сфер, кубов, цилиндров и других базовых геометрических примитивов. Эти примитивы становятся вершинами графа, а ребра графа отражают лишь один тип связи — наличие или отсутствие пересечений между фигурами.
«Особенность нашей работы состоит в том, что объем сохраняемой информации удалось существенно сократить: используется минимальный набор геометрических примитивов и только один тип отношений между ними — наличие или отсутствие пересечений. Это позволяет уменьшить объем памяти, необходимый для хранения данных, оставляя при этом достаточно высокую точность распознавания», — отмечает доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ Илья Никольский.
Для проверки метода ученые использовали базу данных ShapeNet, содержащую 3D-модели повседневных предметов. Тестирование показало, что даже такое минималистичное представление объекта позволяет графовым нейросетям стандартной архитектуры успешно идентифицировать его.
Новый подход открывает широкие перспективы для практического применения. В частности, в робототехнике манипуляторы с его помощью смогут быстрее определять предметы, с которыми им предстоит работать, а беспилотные автомобили получат возможность анализировать дорожную обстановку, используя менее мощные бортовые компьютеры. Таким образом, разработка решает ключевую проблему систем компьютерного зрения — необходимость обрабатывать колоссальные объемы данных в режиме реального времени при ограниченных аппаратных возможностях устройства.
Ранее физики доказали существование квантовой запутанности в кристалле размером в несколько сантиметров. Подробности — в другом материале Hi-Tech Mail.