Распознавание эмоций подстроит салон беспилотного автомобиля под настроение пассажира

Компания Kia Motors показала R.E.A.D. — систему распознавания настроения пассажиров беспилотного автомобиля, которая позволяет изменить обстановку в салоне. Такая система, к примеру, может автоматически настроить освещение и температуру в салоне. О новинке сообщается на сайте компании.

Чаще всего распознавание лиц используется в салонах автомобилей для контроля над водителями: например, в прошлом году американская компания Affectiva использовала для решения этой задачи свою технологию распознавания эмоций. В беспилотных автомобилях в такой системе нет необходимости; тем не менее, распознавание лиц в салоне возможно использовать для другого — например, для более комфортной поездки.

Этим занялась автомобильная компания KIA. Их R.E.A.D. (Real-time Emotion Adaptive Driving) представляет собой систему, оснащенную технологией распознавания эмоций, а также сенсорами, которые анализируют сердцебиение и электрическую активность кожи. На основе собранных данных система анализирует настроение пассажира и настраивает обстановку в салоне: кондиционирование, температуру, освещение и развлекательную систему (музыку и видео).

Этот и другие новые проекты Kia будут представлены на технологической выставке CES 2019, которая пройдет в Лас-Вегасе с 8 по 11 января. Помимо R.E.A.D. компания, к примеру, также представит V-Touch — 3D-камеру, которая анализирует лицо и руки пассажиров, позволяя им управлять автомобилем жестами и выражением лица.

Источник

Tags:

ТЕБЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ

В діджитал ері кібербезпека стає запорукою успіху або краху

Якщо у фізичному просторі ми закриваємо двері будинків і встановлюємо сигналізацію чи охорону від злодіїв, захищаємося від хвороб, миючи руки, проходячи профілактичні медогляди і здаючи аналізи, то в кіберпросторі ми все ще поводимося як наївні туристи.

Нейросети NVIDIA превратили набросок в фотореалистичное изображение

Компания NVIDIA представила GauGAN — программу, которая умеет превращать наброски в фотореалистичные изображения. В основе ее работы — генеративно-состязательные нейросети, которые обучались на миллионе изображений пейзажей.

Роборуку научили выполнять простые действия с незнакомыми предметами

Американские инженеры научили роботизированный манипулятор распознавать незнакомые объекты определенных классов и главные части их строения, а также выполнять типовые задачи.