关于 谁做灰色首页排名qq:89651584胶州北关百度魔图洪 的搜索结果,共799
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受注?
先会需要一个像地一样的客户端,或者map engine的模块来融合这些高精的道路数据。这时候请求的数据就是从例如高精的云服务端直接导出来,这个过程可能是不同的开发者或车厂,他们的方案可能有不同,这与现在提供的方式有系,可以以接口的形式(可以理解为API),也可以以车道级别的文件形式来直接获取。 上面提到的路径规划问题,如果用从技术角抽丝剥茧的话,可以被这样理解。 在路径规划的过程中先需要几个限定: 一是地已知,通常来说没有到已知就无法规划。 二是立足自动驾驶领域,一般还是2D或2.5D地,而不是在3D地上六个自由运动规划(那是室内全自主无人机飞行),也就是明确地的类型,个人认为。 三是路径规划,一般默认自动驾驶车辆按照规划的路径,每一步执行后的定位pose准确。可以理解为这里刻意把定位和路径规划分开,但实际上这两者紧密联系,因为如果定位不准,路径规划一定会受到影响。 即使有了这几个设定,路径规划本身也有很多可能出现的版本。
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
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,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%,为开发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、远场语音开发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,然后反馈出信息的出生地、出生日期、姓、民族、与户主系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。目前,大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
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
与企业业务深结合的AI应用需求,往往需要结合所在领域很强的专业知识,通用AI技术无法满足,例如,目前业界推出的通用物体和场景识别的API无法满足大量个性化的需求:家装企业想识别装修库中的细分家居风格、房间布局分类等,物业公司想通过摄像头识别小区垃圾桶是否已满,施工单位想通过像识别工地上的工人有没有穿工服、戴安全帽等,这些场景需求是常见的业务场景,但是企业很难找到现成可用的AI技术,往往需要自己定制化的研发。 2)AI技术自研及运维成本高昂。自己研发AI技术会面临多道难先是AI人才,国内AI人才池有限,据人民日报的报道,我国人工智能的人才缺口超过500万,供求比例仅为1:10。AI人才的年薪动辄数十万,除非有庞大的业务场景,否则,一般体量的企业难以组建独立的AI团队。其次是基础设施,AI运维需要的服务器、GPU,在财务上也是不可承受之重。 3)开发周期过于漫长。用传统的构造深学习算法模型的方式来,整个流程至少要花几个月时间,此时市场需求可能已经“凉”了。同时面对新型的AI场景,企业也无法预测投入AI研发能对业务带来的实际效果,这是一大隐患。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
是点云输出,下像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不一样。不同的车,出的决策规划不一样。你可以超小车,但无法超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。 我们在像级别会类似的分割,目的是我们场景建模和语义化的描述。我们有很多任务,每个任务输入是多源的,包括激光雷达、像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它什么任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿代表得好,黄代表得普通,红代表得差。
不****主 2018-07-09
高精地
高精地还包含很多语义信息,地上可能会报告交通灯不同颜的含义,也可能指示道路的速限制,及左转车道开始的位置。 高精地最重要特征之一是精,手机上的导航地只能达到米级精,而高精地可以使车辆能够达到厘米级的精,这对确保无人车的安全性至重要。 二、高精地与定位、感知规划的系 高精地用于定位 高精地是Apollo平台的核心,许多无人驾驶车模块都有赖于高精地,有了高精地我们就需要在该地上进行自定位。这意味着需要弄清我们在地上的位置,这就是定位——无人驾驶车辆在地上的确切位置。 先车辆可能会寻找地标,我们可以使用从各类传感器收集的数据,如摄像机像数据、激光雷达收集的三维点云数据来查找地标。车辆将其收集的数据与其在高精地上的已知地标进行比较,这一匹配过程是需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无人车的整个定位过程取决于高精地,所以车辆需要通过高精地明确它处于什么位置。 高精地用于感知 无人车也可以使用高精地来帮助感知,就像人的眼睛和耳朵会受到环境因素的影响一样,无人车的传感器也是如此。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们可以基于多维统计报表,点击序找到拒绝最大的区域,然后依次展开找到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以跳转到机器对应的面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 找寻联事件定位 根据历史经验,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器实例、执行预案等运维事件,甚至包括可能引发流量突增的活动运营事件。对于某些体积庞大的产品线,开发和维护人员众多,以上事件的发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组件——事件流。 通过事件流,可以快速筛选出故障的前后时间,发生或发生中的事件,每个事件通过块的长短位置,展示了开始结束时间以及持续时长。我们可以快速的分析出对应时间的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引发的。 对于部分业务线,同一时间段发生的事件可能有上甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事件类型标签,打开或闭某一类事件的展示,优先查最有可能的根因。
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