【大紀元2017年11月24日訊】蘋果在辨識偵測行人技術傳出新進展。外媒報導，蘋果提出一套名為VoxelNet的技術，可以更精確並方便偵測行人，可應用在自動駕駛車領域。
國外財經網站CNBC日前報導，蘋果在3D偵測技術有新進展，蘋果資深人工智慧研究員和機器學習（Machine Learning）研究科學家揭露了蘋果在自動駕駛車應用偵測行人和騎腳踏車者的相關3D技術。
報導表示，目前3D偵測多採用光達（LiDAR）技術，透過透射光源到物體計算光源反射回來的時間，藉此偵測物體距離和物體形狀。不過光達技術若無相機模組搭配，要偵測遠距離的微小物體，難度頗高。且光達技術搭配相機模組，在實際應用上恐有諸多困難，若感測器失效，也會有問題。
報導指出，蘋果研究人員提出一種可只透過光達技術就可進行3D偵測的技術，名為VoxelNet，透過複雜的電腦視覺和人工智慧運算來實現。
國外科技網站Patently Apple分析指出，在自動駕駛導航、服務型機器人以及虛擬實境和擴增實境（VR/AR）等領域，運用3D點雲（3D point clouds）技術精確偵測物體，相當重要。
報導表示，透過區域生成網路RPN（regionproposal network）方式，可讓稀疏的光達（LiDAR）點雲相互接合，目前識別特徵多數採用人工提取特徵（hand-crafted feature representations）方式，蘋果研究人員提出透過光達技術衍生的偵測模式。
報導指出，蘋果的VoxelNet技術，把3D點雲轉化成3D圖像中最小可分辨的方盒形像素，整合功能性的3D圖像，可動態偵測行人。（轉自中央社）
