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Cambridge Consultants开发AI编制 矮成本生成高分辨率深度数据

来源:http://www.raegan.cn 时间:07-19 16:00:08

盖世汽车讯 据外媒报道,Capgemini Group旗下的Cambridge Consultants开发出用于自动驾驶车辆的突破性AI编制EnfuseNet,将矮成本传感器和摄像头数据进走融相符,生成高分辨率的深度数据。

(图片来源:Cambridge Consultants)

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高技术成本意味着汽车走业很难将ADAS推向除豪华车辆以外的主流市场。而且,为获取实活着界的训练数据必须累积数百万英里的驾驶里程,这仅有利于一幼片面早期领先者,而窒碍了新进入者。在这栽背景下,Cambridge Consultants开发了矮成本、高分辨率的车辆感知技术EnfuseNet,将协助汽车制造商和移动出走技术供答商以更矮的成本解决自动驾驶编制的一个关键题目,并将自动驾驶进一步推向汽车走业。

构建准确而详细的深度点云,即围绕车辆的3D视图,对于自动驾驶决策至关主要。现在的自动驾驶车辆操纵2D摄像头输入,结相符激光雷达或雷达来解析深度数据。激光雷达是最准确的手段,但死板旋转激光雷达设备的单价清淡为数千美元。固然雷达的成本较矮,但不及挑供有余的深度点来构建高分辨率图像。EnfuseNet从标准RGB摄像头和单价为数十美元的矮分辨率深度传感器获取数据,并行使神经网络,以更高的分辨率展望深度。其稀奇之处在于,深度新闻针对每个图像像素,使编制能够为图像中每个物体挑供深度数据和可信度展望。

在虚拟学习环境中操纵相符成数据训练EnfuseNet,云云EnfuseNet在实活着界的数据测试中外现特出。这使得OEM和汽车零部件供答商能够克服搜集实活着界数据的时间、复杂性和成本限定,点评从而训练ADAS感知算法。EnfuseNet可生成高质量的深度点云,并将可信度细化到像素级,挑高了可注释性和可追溯性,降矮了坦然关键行使中暗箱(black box)决策的风险。其底层模型基于一栽崭新的架构,该架构融相符卷积神经网络(CNNs)、全卷积神经网络(FCNs)、预训练元素、迁移和众现在的学习等手段,从而优化深度展望性能。

Cambridge Consultants交通和基础设施负责人Thomas Carmody外示,“吾们最先必要解决ADAS编制和技术的高成本题目。为了实现这一突破,吾们将30年的传感器编制设计经验与前沿AI相结相符。EnfuseNet以专门矮的成本实现了较高的性能,有助于使自动驾驶成为主流。”

智通财经网

截至当地时间22日晚,暴发疫情的通尼斯肉类食品加工厂6650名员工中已确诊1553人,占比约23%。通尼斯公司经营着德国规模最大的肉类加工厂,此次暴发的聚集性感染是德国于5月中旬逐步“解封”以来最严重的一起。

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