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要点
- 计算机视觉研究人员试图教人工智能模型看到周围的事物。
- 新颖的周边视觉模型可用于开发驾驶员安全系统。
- 研究人员希望开发出能够准确预测人类如何检测视野边缘物体的人工智能模型。
尽管自动驾驶汽车是计算机视觉最明显的汽车用例，但人工智能技术在该领域还有许多其他潜在应用。
例如，最近的一项研究使用机器学习（ML）来模拟周边视觉，可以帮助人工智能模型“看到”更像人类的东西，从而提高驾驶员的安全性。
计算机视觉研究人员探索外围
在人工智能模型可以不加区别地处理连续的视觉信息流以扫描模式的背景下，教授神经网络周边视觉的艺术乍一看似乎违反直觉。
对于人类来说，周边视觉将视野延伸到焦点区域之外。但如果人工智能可以处理向其抛出的任何视觉数据，那么关注有限的空间区域还有什么意义呢？
然而，正如最近研究的作者所强调的，如果可以教会计算机视觉模型模仿人类视觉处理，它们就可以用来预测人们是否会看到他们不关注的物体。
潜在的安全应用
周边视觉模型的一项拟议应用是将其纳入人工智能系统中，以提醒驾驶员注意他们可能看不到的危险。
研究人员表示，他们的最终目标是开发一种模型，能够高精度预测人类视觉周边的表现。然而，他们最初的尝试远远低于人类通过眼角余光感知事物的能力。
人工智能的人类应用
当处理距焦点中心最多 10° 的视觉数据时，研究人员发现人工智能和人类图像检测以相似的速度下降。但此后，神经网络识别不同物体的能力急剧下降，而人类的视力也逐渐下降到视野的边缘。
了解人类如何识别具有有限视觉信息的物体，有助于提高未来人工智能模型的性能，特别是在对驾驶员来说最危险的低能见度条件下。
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