一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

AI數(shù)據(jù)服務(wù)在智能駕駛訓練中的應(yīng)用實例

標貝科技 ? 來源:智能語音交互 ? 作者:智能語音交互 ? 2024-12-24 15:14 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

標貝科技深耕AI數(shù)據(jù)服務(wù)多年,在無人駕駛自動駕駛智能駕駛領(lǐng)域擁有豐富的合作案例。多次采用點云標注以及3D&2D融合等標注方式為智能駕駛領(lǐng)域客戶提供環(huán)境感知、決策策劃、車道線標注、障礙物監(jiān)測、道路標志牌標注等標注服務(wù)。以下為標注科技經(jīng)手的智能駕駛的標注案例,供大家參考。

合作案例一:無人車高精度地圖及行駛路線繪制

項目背景: 無人車需要行駛區(qū)域的高精度地圖繪制,并對區(qū)域內(nèi)的車道線、道路標志牌等進行標注繪制。

項目標注難點:

1、4D標注位置于2D標注位置難以對齊;

2、標注范圍過大,位姿精度不夠準確;

3、上萬的時序工作量巨大,時序難以對齊;

對應(yīng)解決方案:

1、選擇線段上的真實點位信息,可以將一個線段裁切成兩個線段、可以吸附最近的點云、可以共點新建、可以首尾延長繪制,解決4D標注位置于2D標注位置難以對齊的問題;

2、矯正標注范圍,增加了不同距離范圍下,多個可觀測的投影相機確定可參考的位姿范圍,解決標注范圍過大,位姿精度不夠準確的問題;

3、將每幀的時序在3D區(qū)及下方序列幀工具欄展示,增加關(guān)鍵幀驗收的功能,并且使用紅點標記,保證標注效果的同事,精簡工作流程提升標注效率。

交付成果:

指定區(qū)域地圖信息繪制精度達到及行駛路線標注準確率高達99.5%.

合作案例一:道路斜坡信息標注

項目背景: 采集道路上的斜坡信息,并對斜坡的坡度、高度、長度進行標注,并手動調(diào)節(jié)每個3Dbox框的俯仰角極度消耗標注時間**。**

標注方式:3D點云標注、3D&2D融合標注

項目標注難點:

1、無法測量斜坡路線信息進行實際駕駛距離測算;

2、難以還原斜坡路面真實信息;

對應(yīng)解決方案:

1、利用地面的平坦性質(zhì)來識別和提取地面點,再通過矩陣計算將地面找平,計算出真實的路線距離;

2、將地面點從點云中剔除,留下其他非地面點。去除地面信息后可更好理解場景及更快速標注,數(shù)據(jù)處理后,配合自動貼合算法,找出框內(nèi)點距3D框間最短的距離向內(nèi)貼合

交付成果:

指定道路的斜坡信息采集準確率高達100%,斜坡路線信息標注準確率高達99%.5。

以上為標貝科技經(jīng)手過的標注合作案例,根據(jù)不同現(xiàn)實駕駛環(huán)境要求,其標注的難度和對應(yīng)的標注方案也不盡相同,標貝可根據(jù)客戶智能駕駛的個性化要求提供定制化標注解決方案,解決不同智能駕駛環(huán)境下的道路、環(huán)境等標注問題。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    88

    文章

    35164

    瀏覽量

    280067
  • 數(shù)據(jù)服務(wù)

    關(guān)注

    0

    文章

    41

    瀏覽量

    10123
  • 智能駕駛
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    2815

    瀏覽量

    49968
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    海思SD3403邊緣計算AI數(shù)據(jù)訓練概述

    AI數(shù)據(jù)訓練:基于用戶特定應(yīng)用場景,用戶采集照片或視頻,通過AI數(shù)據(jù)訓練工程師**(用戶公司**
    發(fā)表于 04-28 11:11

    AI原生架構(gòu)升級:RAKsmart服務(wù)超大規(guī)模模型訓練的算力突破

    近年來,隨著千億級參數(shù)模型的崛起,AI訓練對算力的需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長。傳統(tǒng)服務(wù)器架構(gòu)應(yīng)對分布式訓練、高并發(fā)計算和顯存優(yōu)化等場景時逐漸顯露瓶
    的頭像 發(fā)表于 04-24 09:27 ?301次閱讀

    適用于數(shù)據(jù)中心和AI時代的800G網(wǎng)絡(luò)

    100Gbps,整體速率高達800Gbps。這意味著AI模型訓練過程中,服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸速率更快,顯著提升
    發(fā)表于 03-25 17:35

    數(shù)據(jù)標注服務(wù)—奠定大模型訓練數(shù)據(jù)基石

    數(shù)據(jù)標注是大模型訓練過程中不可或缺的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),其質(zhì)量直接影響著模型的性能表現(xiàn)。大模型訓練,數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 03-21 10:30 ?814次閱讀

    利用RAKsmart服務(wù)器托管AI模型訓練的優(yōu)勢

    AI模型訓練需要強大的計算資源、高效的存儲和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)支持,這對服務(wù)器的性能提出了較高要求。而RAKsmart服務(wù)器憑借其核心優(yōu)勢,成為托管AI
    的頭像 發(fā)表于 03-18 10:08 ?268次閱讀

    安科瑞如何打造基于“APP電表”的能源數(shù)據(jù)服務(wù)平臺

    安科瑞徐赟杰18706165067 摘要:針對普通電表需要人工抄表,無法實現(xiàn)遠程實時抄表,本文提出了基于APP電表的能源數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,結(jié)合APP電表為分布廣泛的互聯(lián)網(wǎng)用戶提供PAAS服務(wù)。用戶完成
    的頭像 發(fā)表于 01-22 13:21 ?432次閱讀
    安科瑞如何打造基于“APP電表”的能源<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)服務(wù)</b>平臺

    標貝數(shù)據(jù)標注智能駕駛訓練的落地案例

    標貝科技深耕AI數(shù)據(jù)服務(wù)多年,無人駕駛、自動駕駛智能駕駛
    的頭像 發(fā)表于 12-24 15:17 ?1582次閱讀
    標貝<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>標注<b class='flag-5'>在</b><b class='flag-5'>智能</b><b class='flag-5'>駕駛</b><b class='flag-5'>訓練</b><b class='flag-5'>中</b>的落地案例

    【「具身智能機器人系統(tǒng)」閱讀體驗】+數(shù)據(jù)具身人工智能的價值

    嵌入式人工智能(EAI)將人工智能集成到機器人等物理實體,使它們能夠感知、學習環(huán)境并與之動態(tài)交互。這種能力使此類機器人能夠人類社會中有效地提供商品及
    發(fā)表于 12-24 00:33

    AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)AI產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵支撐

    數(shù)據(jù)、算法和算力是構(gòu)建AI系統(tǒng)的三大核心要素,三者的協(xié)同使現(xiàn)代AI技術(shù)實現(xiàn)了從理論到應(yīng)用的飛躍。算法是處理信息、提取特征、進行預測的邏輯框架;算力支持算法處理龐人和復雜的數(shù)據(jù)集,使得研
    的頭像 發(fā)表于 12-13 15:45 ?694次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>基礎(chǔ)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)服務(wù)</b>是<b class='flag-5'>AI</b>產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵支撐

    AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)AI產(chǎn)業(yè)升級扮演哪些角色

    數(shù)據(jù)、算法和算力是構(gòu)建AI系統(tǒng)的三大核心要素,三者的協(xié)同使現(xiàn)代AI技術(shù)實現(xiàn)了從理論到應(yīng)用的飛躍。算法是處理信息、提取特征、進行預測的邏輯框架;算力支持算法處理龐人和復雜的數(shù)據(jù)集,使得研
    的頭像 發(fā)表于 12-13 15:41 ?843次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>基礎(chǔ)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)服務(wù)</b><b class='flag-5'>在</b><b class='flag-5'>AI</b>產(chǎn)業(yè)升級<b class='flag-5'>中</b>扮演哪些角色

    標貝科技:AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù),人工智能行業(yè)發(fā)展的底層支撐

    隨著不同大模型語言理解及生成等領(lǐng)域的出色表現(xiàn),大模型別后的規(guī)模規(guī)律不斷強化數(shù)據(jù)在要提升AI性能上的關(guān)鍵作用,AI數(shù)據(jù)服務(wù)可加速高質(zhì)量
    的頭像 發(fā)表于 11-14 18:32 ?622次閱讀
    標貝科技:<b class='flag-5'>AI</b>基礎(chǔ)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)服務(wù)</b>,人工<b class='flag-5'>智能</b>行業(yè)發(fā)展的底層支撐

    AI大模型的訓練數(shù)據(jù)來源分析

    AI大模型的訓練數(shù)據(jù)來源廣泛且多元化,這些數(shù)據(jù)源對于構(gòu)建和優(yōu)化AI模型至關(guān)重要。以下是對AI大模
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:32 ?3689次閱讀

    AI for Science:人工智能驅(qū)動科學創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術(shù)支撐學習心得

    訓練和推理提供了強大的算力支持,使得AI科學研究的應(yīng)用更加廣泛和深入。 3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式 第二章還強調(diào)了
    發(fā)表于 10-14 09:16

    GPU服務(wù)AI訓練的優(yōu)勢具體體現(xiàn)在哪些方面?

    GPU服務(wù)AI訓練的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面: 1、并行處理能力:GPU服務(wù)器擁有大量的
    的頭像 發(fā)表于 09-11 13:24 ?1013次閱讀

    寬凳科技獲億元B2輪融資,加速AI大模型數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)展

    近日,國內(nèi)AI大模型數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的佼佼者寬凳科技傳來喜訊,公司成功完成了B2輪億元融資。本輪融資由廣東融泰資本攜手浙江德清政府產(chǎn)業(yè)基金聯(lián)合注資,彰顯了資本市場對寬凳科技業(yè)務(wù)模式及發(fā)展前景的高度認可。
    的頭像 發(fā)表于 08-09 17:46 ?1109次閱讀