Dados de direção autônoma
Eleve seus projetos de direção autônoma com os serviços de dados especializados da SurfingTech. Oferecendo anotação avançada de nuvem de pontos e soluções abrangentes de anotação de dados 2D e 3D, atendemos às necessidades complexas do treinamento de veículos autônomos. Nossa abordagem orientada à precisão garante dados de alta qualidade para treinamento preciso de modelos, aumentando a segurança e a eficiência das tecnologias de direção autônoma. Faça parceria conosco para soluções confiáveis de dados de direção autônoma que impulsionam a inovação e o progresso no campo de veículos autônomos.
Nosso projeto Global Street View Collection visa atender a essa demanda fornecendo uma solução de última geração para capturar, processar e entregar imagens de rua de alta qualidade em todos os cantos do mundo.
Utilizando câmeras de alta resolução e técnicas de captura inovadoras para garantir que cada detalhe seja documentado vividamente.
Abrangendo áreas urbanas, suburbanas e rurais em todos os cinco continentes para fornecer um conjunto de dados abrangente e inclusivo.
Garantir a compatibilidade com os principais serviços de mapeamento, sistemas de informações geográficas (GIS) e plataformas de realidade virtual.
Oferecendo uma interface intuitiva e fácil de usar para fácil acesso e navegação nos dados do Street View.
A anotação 2D inclui caixa delimitadora, polígono, segmentação semântica e rastreamento de destino.
A anotação 3D desempenha um papel importante na melhoria da precisão da detecção de alvo e direção. Enquanto isso, o algoritmo de detecção de alvo pode prever a posição e a atitude dos veículos no espaço 3D real.
A plataforma de anotação de nuvem de pontos 3D é desenvolvida e de propriedade da SurfingTech. Ela tem duas versões: Discrete-image Annotation e Video-sequence Annotation.
A imagem discreta se refere a dados de nuvem de pontos de quadro único sem conexões sequenciais de tempo. Cada imagem de quadro precisa ser anotada separadamente, conforme mostrado abaixo. Muitas vezes, o número de pontos em uma imagem de quadro único é insuficiente, portanto, é necessário projetar a cor da imagem 2D no ponto correspondente nos dados de nuvem de pontos 3D. Ao mesmo tempo, os anotadores precisam se referir à imagem 2D para finalizar a anotação.
Para Anotação de sequência de vídeo (baseada em cena), reconstruímos a cena 3D usando a continuidade entre os quadros primeiro e, então, anotamos na cena 3D. A anotação é projetada de volta para cada quadro de imagens 2D e dados de nuvem de pontos para formar o resultado da anotação.
– Calcular o Parâmetro de Transformação para que pontos em um sensor possam ser transformados no sistema de coordenadas de outro sensor – Calcular a correspondência entre pontos em dados de nuvem de pontos 3D e pontos em dados de imagem 2D, o que é mais útil para melhorar a precisão da compreensão da cena.
Detectando a área de posição da placa de calibração em Dados de Alcance.
Introduza mais informações para otimizar os resultados do Registro Global.
O valor final do parâmetro transformado é calculado usando um método de supressão não máxima.
Calcule um conjunto de possíveis parâmetros de Parâmetros de Transformação em um ritmo mais rápido.
Fornecemos uma solução de retrofit controlada por linha para os modelos Lincoln MKZ Hybrid e Geely Borui GE. Ela pode fornecer recursos de controle vertical (acelerador, freio) e controle lateral (sistema de direção), bem como controle de marchas e piscas. Ao mesmo tempo, ela pode fornecer feedback de informações necessárias sobre o estado da carroceria, como velocidade do veículo, velocidade da roda, ângulo do volante, abertura do acelerador, GPS, status do interruptor de duas tampas de quatro portas. O ciclo de modificação leva um dia, e a modificação controlada por fio da empresa é uma modificação não destrutiva que não altera o atuador original do veículo.