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利用2D图像提高人工智能理解3D空间的能力

北卡罗来纳州立大学新闻报道
2022年2月8日
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北卡罗莱纳州立大学(NC State)的研究人员开发了一种技术，利用二维(2D)图像来提高人工智能(AI)程序识别三维(3D)物体的能力。

这项技术被称为MonoCon，它可以利用来自车载摄像头的2D图像，改善自动驾驶汽车与其他车辆之间的导航关系，这种技术比激光雷达传感器更便宜。

MonoCon可以将2D图像中识别的3D对象放入“边界框”中，该框向AI指示对象的最外层边缘。

北卡罗来纳州立大学的吴天福(Tianfu Wu)表示:“除了要求人工智能预测相机到物体的距离和边界盒的尺寸，我们还要求人工智能预测每个盒子的八个点的位置，以及它到边界盒中心的二维距离，”这“有助于人工智能更准确地识别和预测基于2D图像的3D物体。”

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