Публикации по теме 'autonomous-cars'


YOLOP: однократное паноптическое восприятие вождения
Компьютерное зрение применяется в нескольких областях нашей жизни, но автономное вождение является одной из самых распространенных областей, где паноптические системы восприятия вождения используют технологию компьютерного зрения для работы и обеспечения хороших результатов. Чтобы обеспечить наилучшие характеристики автономного вождения, Паноптические системы восприятия вождения должны обнаруживать дорожные объекты, сегментировать проезжую часть и определять полосы движения. Документ..
Автономное вождение: программирование здравого смысла в машинах
Еще в марте я поговорил с Беном Ланденом, главой по развитию бизнеса в DeepScale.ai , чтобы поговорить о некоторых из очень интересных проблем, которые еще предстоит преодолеть в области автономного вождения. Ранее в этом месяце DeepScale объявила о закрытии финансирования серии A. Приступим к разговору. Шойб: Расскажите нам о себе и своей компании. Бен: Я сам работал в автомобильной промышленности с тех пор, как окончил бакалавриат. А затем я работал в компании Maxim..
В 2020 году произойдут большие перемены, вызванные искусственным интеллектом
Взгляд на тенденции, которые будут определять индустрию искусственного интеллекта в течение года По мере приближения к концу десятилетия у нас есть возможность оглянуться на цифровой ландшафт, который претерпел тектонические изменения. Основным драйвером этого переворота стало внедрение и интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях промышленности. Влияние ИИ на наши общества и предприятия - от производства и здравоохранения до финансовых услуг и сельского..
Дзен и искусство обеспечения безопасности для машинного обучения в автономном вождении
Доктор Саймон Бертон Восприятие: узкое место безопасности автоматизированного вождения Автономные транспортные средства работают в сложной и постоянно развивающейся среде. Чтобы доказать безопасность таких систем, нам нужно продемонстрировать, что система всегда имеет адекватный уровень понимания своего текущего контекста и принимает правильные решения, чтобы гарантировать, что транспортное средство безопасно достигнет пункта назначения. Для автономных транспортных средств..
Визуализация данных LiDAR из открытого набора данных Waymo
В моей предыдущей статье о Waymo Open Dataset рассказывалось, как настраивать и извлекать изображения с камер и соответствующие метки. Эта статья является продолжением, в котором рассказывается, как извлекать и визуализировать данные LiDAR. Однако, поскольку предыдущая кодовая база претерпела небольшие изменения, я снова переадресую настройку среды перед извлечением данных. Вы можете считать эту статью обновленной документацией для текущей версии кода. Предварительные требования..
Отслеживание беспилотного автомобиля с помощью сажевого фильтра
Отслеживание беспилотного автомобиля с помощью сажевого фильтра Сам по себе GPS недостаточно точен для самостоятельного вождения автомобиля. По данным правительства США, смартфоны с поддержкой GPS имеют точность в пределах 5 метров под открытым небом и создают шум в городских условиях, когда сигналы отражаются от зданий. В этой статье мы обсуждаем локализацию на основе ориентиров с использованием фильтра частиц для удаления шума. Локализация - это точное определение местоположения..
6 УРОВНЕЙ АВТОНОМНОГО ВОЖДЕНИЯ
23 и 24 марта мы проведем наш первый Саммит машинного интеллекта в автономных транспортных средствах в Сан-Франциско. Автономные транспортные средства были последней навязчивой идеей каждого автолюбителя и производителя, которые посвятили себя бесконечным исследованиям и испытаниям, чтобы создать более безопасный, умный и эффективный транспорт. Автономное вождение — это развитие машинного интеллекта с применением IoT, датчиков и ИИ. В последние годы мы стали свидетелями..