미국 캠브리지 대학은 GPS를 통한 위치 측정과 함께 도로 위의 표지판과 도로표시, 거리의 모습, 보행자, 심지어 날씨까지 인식하는 시스템인 'SegNet'을 공개했다.

이 시스템은 도로의 RGB 이미지를 인식하고 분석해 다양한 레이어로 분류해 차량의 주변상황을 인식한다. 'SegNet'은 지금까지 본 적이 없는 거리의 풍경을 분석하고 도로 및 도로 표지판, 보행자, 건물, 자전거 등 12 개의 다른 카테고리별로 사물과 풍경을 분류한다. 빛과 그림자, 야간에도 작동하며, 현재 90% 이상의 정확도를 가진다.

기존의 고사의 레이저와 센서를 기반으로한 레이더로 얻을 수 있는 정보보다 'SegNet'은 더 정밀한 정보를 얻을 수 있는 것.

현재의 위치 정보 시스템과의 가장 큰 차이점은 GPS를 사용하지 않고도 이미지 분석을 통해 차량의 위치를 더욱 정밀하게 분석할 수 있다는 점이다. 하지만, 아직 완전한 시스템은 아니지만 완성도를 높인다면 자율주행자동차의 주행에도 유용한 기능을 제공할 것으로 보여진다.