1. Collecte et prétraitement des données :
- Rassemblez un vaste ensemble de données d'images de scènes de rue provenant de divers endroits et perspectives.
- Prétraitez les images pour garantir une taille, un espace colorimétrique et une réduction du bruit cohérents.
2. Extraction de fonctionnalités :
- Extrayez les caractéristiques visuelles des images à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
- Ces fonctionnalités capturent des repères visuels importants tels que les bords, les formes, les textures et les couleurs.
3. Segmentation de scène :
- Divisez les scènes de rue en segments ou régions en fonction des similitudes visuelles.
- Ceci peut être réalisé à l'aide d'algorithmes de segmentation d'images, tels que des méthodes basées sur des graphiques ou sur la croissance de régions.
4. Compréhension de la scène :
- Identifiez les éléments clés des scènes de rue, tels que les bâtiments, les routes, les véhicules, les arbres et les piétons.
- Utiliser des modèles de détection et de reconnaissance d'objets pour localiser ces objets dans la scène.
5. Relations spatiales :
- Modéliser les relations spatiales entre les différents éléments de la scène.
- Cela peut être fait à l'aide de transformations géométriques, telles que des projections en perspective et des homographies.
6. Contextualisation de la scène :
- Tirer parti du contexte de la scène pour comprendre la disposition et la structure globales de la scène de rue.
- Analyser les interactions et les positions relatives de différents objets pour déduire le contexte de la scène.
7. Classification des scènes :
- Catégoriser les scènes de rue en différentes classes sémantiques, telles que résidentielles, commerciales, urbaines, rurales, etc.
- Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les machines à vecteurs de support (SVM) ou les forêts aléatoires pour la classification.
8. Génération de scène :
- Utiliser des modèles génératifs, comme les réseaux contradictoires génératifs (GAN), pour synthétiser de nouvelles images de scènes de rue basées sur des représentations apprises.
- Cela aide à comprendre comment le cerveau génère et interprète les scènes.
9. Achèvement de la scène :
- À partir d'images partielles de scènes de rue, remplissez les régions manquantes pour compléter la scène.
- Des algorithmes d'inpainting peuvent être utilisés pour reconstruire les parties manquantes tout en préservant la cohérence visuelle globale.
10. Navigation dans les scènes :
- Développer des algorithmes qui imitent la façon dont les humains naviguent dans les scènes de rue.
- Cela peut impliquer des tâches telles que la planification d'un chemin, l'évitement d'obstacles et la prise de décision basée sur des repères visuels.
11. Mémorisation et rappel de scène :
- Simulez la façon dont les humains se souviennent et se souviennent des scènes de rue en entraînant des modèles à stocker et à récupérer des représentations visuelles de scènes.
- Des techniques telles que les auto-encodeurs et les réseaux de mémoire peuvent être utilisées.
12. Architectures de réseaux neuronaux :
- Concevoir des architectures de réseaux neuronaux spécialisées qui imitent la structure hiérarchique et la connectivité du cortex visuel du cerveau.
- Explorez des approches bio-inspirées telles que les couches convolutives, la mise en commun et les connexions récurrentes.
En combinant ces techniques, la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique peuvent nous aider à comprendre comment le cerveau traite et interprète les scènes de rue. Ces recherches contribuent aux domaines de l'intelligence artificielle, des sciences cognitives et de la navigation autonome.
