Данные автономного вождения
Поднимите свои проекты автономного вождения на новый уровень с помощью специализированных сервисов данных SurfingTech. Предлагая расширенные аннотации облаков точек и комплексные решения по аннотации данных 2D и 3D, мы удовлетворяем сложные потребности обучения автономных транспортных средств. Наш ориентированный на точность подход обеспечивает высококачественные данные для точного обучения моделей, повышая безопасность и эффективность технологий автономного вождения. Сотрудничайте с нами для надежных решений по данным автономного вождения, которые стимулируют инновации и прогресс в области автономных транспортных средств.
Наш проект Global Street View Collection направлен на удовлетворение этого спроса путем предоставления современного решения для захвата, обработки и доставки высококачественных изображений улиц во всех уголках мира.
Использование камер высокого разрешения и инновационных методов съемки позволяет гарантировать четкую документацию каждой детали.
Охватывает городские, пригородные и сельские районы на всех пяти континентах для предоставления обширного и всеобъемлющего набора данных.
Обеспечение совместимости с основными картографическими сервисами, географическими информационными системами (ГИС) и платформами виртуальной реальности.
Предлагает интуитивно понятный и удобный интерфейс для легкого доступа и навигации по данным уличного просмотра.
2D-аннотация включает ограничивающую рамку, многоугольник, семантическую сегментацию и трассировку цели.
3D-аннотация играет важную роль в повышении точности обнаружения цели и направления. Между тем, алгоритм обнаружения цели может предсказывать положение и ориентацию транспортных средств в реальном 3D-пространстве.
Платформа аннотации 3D-облака точек разработана и принадлежит SurfingTech. Она имеет две версии: аннотация дискретного изображения и аннотация видеопоследовательности.
Дискретное изображение относится к данным облака точек одного кадра без последовательных связей во времени. Каждое изображение кадра необходимо аннотировать отдельно, как показано ниже. Очень часто количество точек в изображении одного кадра недостаточно, поэтому необходимо проецировать цвет 2D-изображения на соответствующую точку в данных облака точек 3D. В то же время аннотаторам необходимо ссылаться на 2D-изображение, чтобы закончить аннотацию.
Для аннотации видеопоследовательности (на основе сцены) мы сначала реконструируем 3D-сцену, используя непрерывность между кадрами, а затем аннотируем ее в 3D-сцене. Аннотации проецируются обратно на каждый кадр 2D-изображений и данные облака точек для формирования результата аннотации.
– Рассчитайте параметр преобразования, чтобы точки одного датчика можно было преобразовать в систему координат другого датчика. – Рассчитайте соответствие между точками в данных трехмерного облака точек и точками в данных двумерного изображения, что более полезно для повышения точности понимания сцены.
Определение области положения калибровочной пластины в Range Data.
Предоставить больше информации для оптимизации результатов Глобальной регистрации.
Окончательное значение преобразованного параметра рассчитывается с использованием метода подавления немаксимума.
Вычислите набор возможных параметров преобразования с более высокой скоростью.
Мы предлагаем решение для модернизации с линейным управлением для моделей Lincoln MKZ Hybrid и Geely Borui GE. Оно может обеспечивать возможности вертикального управления (дроссельной заслонкой, тормозом) и поперечного управления (системой рулевого управления), а также управление передачами и сигналами поворота. В то же время оно может предоставлять необходимую информацию о состоянии кузова, такую как скорость автомобиля, скорость вращения колес, угол поворота рулевого колеса, открытие дроссельной заслонки, GPS, состояние четырехдверного двухкрышечного переключателя. Цикл модификации занимает один день, а проводная модификация компании является неразрушающей модификацией, которая не изменяет оригинальный привод автомобиля.