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不****主 2018-07-09
高精
数据采集是一项庞大的密集型任务,近300辆Apollo测试车辆负责收集用于制作的源数据,以便确保每次道路生改变时,均会得到快速更新。测试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。Apollo定义了一个硬件框架,将这些传感器集成到单个自主系统中,通过支持多种类的传感器,Apollo收集各类数据将这些数据融合,最终生成高精。 数据处理指的是Apollo如何对收集到的数据进行整理、分类和精简,以获得没有任何语义信息或注释的初始模板。 对于对象检测,Apollo使用人工智能来检测静态对象并对其进行分类,其中包括车道线、交通标志、甚至是电线杆,手动验证可确保自动创建过程正确进行并及时现问题。Apollo使手动验证团队能够高效标记和编辑,在经过数据采集、数据处理、对象检测、手动验证之后,高精才能布。 除高精外,Apollo还布了采用自上而下视的相应定位、三维点云。 在构建和更新的过程中,Apollo使用众包向公众布其数据采集工具,以便任何人都可以参与制作高精的任务,这加快了高精制作和维护的过程。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
高精计算架构 (片来源于文章《高精在无人驾驶中的应用》) 整体过程可以简单描述为,陀螺仪(IMU)及轮测距器 (Wheel Odometer)可以高频率给出当前车辆的位置预测,但由于其精确原因,位置可能会有一定程的偏差。 为了纠正这些偏差,可以使用传感器融合技术(比如使用Kalman Filter) 结合GPS与激光雷达(LiDAR)的数据算出当前无人车的准确位置,然后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数据,把新数据加入中。 如果探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (片来源于文章《高精在无人驾驶中的应用》) 其中Q代表优化方程,z代表激光雷达扫描出的点,h为方程预测最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在中的位置,x代表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过最小化J求出测量点在中的准确位置。在计算模型中,m与x开始都是未知的,可以先通过多传感器融合求x,再求出测量点在中的准确位置m。 的高精如何制作而成? 将高精制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据化处理、人工验证与布,简单说就是外部采集+后期处理。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速,相对识别准确提升15%,为开者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生、出生日期、姓、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打、定额、车辆VIN码、机动车销售、车辆合格证等识别能力。
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好寨的车机软件
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
拿1000张片使用EasyDL训练一个像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落 自2018年4月正式布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在EasyDL开者中,有南方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易生外力破坏的施工点有300余处。
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