萨里大学（University of Surrey）的一项获奖研究利用人工智能（AI）快速准确地将二维图像转换为鸟瞰图，使更安全的自动驾驶汽车的前景更接近现实。
萨里的新人工智能模型产生的结果比市场上的其他技术精确15%。
萨里大学这项研究的合著者阿维什卡·萨哈（Avishkar Saha）说：“安全是阻止自动驾驶汽车成为现实的关键障碍之一。这类汽车必须立即准确地绘制世界地图，以便他们知道在哪里安全驾驶。
“我们的模型利用了图像中的垂直线与通过头顶地图中相机位置的光线之间的一一对应关系。这使得我们的技术能够以人工智能解决语言翻译的类似方式处理图像。”
这项技术由萨里大学视觉语音和信号处理中心（CVSSP）开发，使用与语言翻译系统（自然语言处理）类似的原理，将图片中的一列像素转换为地图上的一条光线。
这篇研究论文在今年的IEEE机器人和自动化国际会议上获得了著名的杰出论文奖，是萨里大学致力于改进自主车辆SLAM（同步定位和地图）技术的一部分。
萨里大学这项研究的合著者理查德·鲍登教授说，“这是自主车辆和感知方面更大工作的一部分，我们很高兴我们的研究获得了这一高度声望的荣誉。我们一直在将Avi的方法扩展到完全同步定位和映射（SLAM）中该系统允许车辆在无需昂贵激光雷达的情况下安全导航。仅使用摄像头实现自主性是提供低成本但安全的解决方案的关键。"