1. Datainsamling och förbearbetning :
- Samla ett stort dataset av gatubilder från olika platser och perspektiv.
- Förbehandla bilderna för att säkerställa konsekvent storlek, färgrymd och brusreducering.
2. Funktionsextraktion :
- Extrahera visuella funktioner från bilderna med hjälp av modeller för djupinlärning, såsom Convolutional Neural Networks (CNN).
- Dessa funktioner fångar viktiga visuella signaler som kanter, former, texturer och färger.
3. Scensegmentering :
- Dela in gatuscenerna i segment eller regioner utifrån visuella likheter.
– Detta kan uppnås med hjälp av bildsegmenteringsalgoritmer, såsom grafbaserade eller regionodlande metoder.
4. Scenförståelse :
- Identifiera nyckelelement i gatuscenerna, såsom byggnader, vägar, fordon, träd och fotgängare.
- Använd objektdetekterings- och igenkänningsmodeller för att lokalisera dessa objekt inom scenen.
5. Rumsliga relationer :
- Modellera de rumsliga relationerna mellan olika element i scenen.
– Detta kan göras med hjälp av geometriska transformationer, som perspektivprojektioner och homografier.
6. Scenkontextualisering :
- Utnyttja scenkontext för att förstå gatubildens övergripande layout och struktur.
- Analysera interaktioner och relativa positioner för olika objekt för att härleda scenens sammanhang.
7. Scenklassificering :
- Kategorisera gatuscener i olika semantiska klasser, såsom bostäder, kommersiella, urbana, landsbygdsområden, etc.
- Använd maskininlärningsalgoritmer som Support Vector Machines (SVM) eller Random Forests för klassificering.
8. Scengenerering :
- Använd generativa modeller, som Generative Adversarial Networks (GAN), för att syntetisera nya gatubilder baserat på inlärda representationer.
– Det här hjälper till att förstå hur hjärnan genererar och tolkar scener.
9. Scenavslut :
- Med tanke på partiella gatubilder, fyll i de områden som saknas för att slutföra scenen.
- Inpainting-algoritmer kan användas för att rekonstruera saknade delar samtidigt som den övergripande visuella koherensen bevaras.
10. Scennavigering :
- Utveckla algoritmer som efterliknar hur människor navigerar genom gatuscener.
- Det här kan innebära uppgifter som vägplanering, undvikande av hinder och beslutsfattande baserat på visuella signaler.
11. Scenminnelse och återkallelse :
- Simulera hur människor minns och återkallar gatuscener genom att träna modeller för att lagra och hämta visuella representationer av scener.
- Tekniker som autoencoders och minnesnätverk kan användas.
12. Neurala nätverksarkitekturer :
- Designa specialiserade neurala nätverksarkitekturer som efterliknar den hierarkiska strukturen och anslutningen av hjärnans visuella cortex.
- Utforska bioinspirerade tillvägagångssätt som konvolutionella lager, pooling och återkommande anslutningar.
Genom att kombinera dessa tekniker kan datorseende och maskininlärning hjälpa oss att förstå hur hjärnan bearbetar och tolkar gatuscener. Denna forskning bidrar till områdena artificiell intelligens, kognitionsvetenskap och autonom navigering.
