El principio de la tecnología de conducción autónoma es principalmente detectar el entorno y las condiciones alrededor del vehículo a través de una serie de sensores, dispositivos electrónicos y algoritmos, y luego tomar decisiones y controlar de forma autónoma la trayectoria de conducción y el control del vehículo en función de reglas y algoritmos preestablecidos.
Específicamente, la tecnología de conducción autónoma utiliza sensores como lidar, radar de ondas milimétricas y cámaras para obtener información alrededor del vehículo, y luego procesa e identifica la información a través de visión por computadora, aprendizaje profundo y otras tecnologías para lograr una precisión. percepción de carreteras, vehículos, peatones y otros objetivos. Al mismo tiempo, la tecnología de conducción autónoma también requiere el uso de mapas de alta precisión, posicionamiento, comunicación en red y otras tecnologías para lograr un posicionamiento y navegación precisos de las ubicaciones de los vehículos, así como monitoreo y predicción en tiempo real de las condiciones del tráfico circundante.
En última instancia, a través de algoritmos de control y toma de decisiones autónomas, la tecnología de conducción autónoma puede lograr la conducción autónoma y la evitación de obstáculos de los vehículos, mejorando la seguridad vial y la eficiencia del tráfico.
Jinglianwen Technology es una empresa líder en anotación de datos en la industria de la inteligencia artificial básica. Tiene una plataforma de anotación de datos de construcción propia y un mecanismo maduro de anotación, auditoría e inspección de calidad. y admite escenarios como la conducción autónoma. Comprenda todas las categorías de anotaciones 2D, 3D y 4D, como fusión 2/3D, segmentación de nubes de puntos, apilamiento de series temporales de nubes de puntos, anotaciones BEV y otros tipos de anotaciones de datos.
La herramienta de anotación 4D de Jinglianwen Technology anota la dimensión temporal del espacio 3D. Al fusionar datos de múltiples sensores, puede proporcionar una vista más precisa y unificada, lo que ayuda a mejorar las capacidades de percepción del sistema de conducción autónoma. Con la ayuda de la tecnología de automatización, se puede mejorar la eficiencia y precisión del etiquetado y reducir el tiempo y el costo del etiquetado manual. Esta herramienta es de gran importancia para el desarrollo del campo de la conducción autónoma y puede proporcionar soporte de datos más preciso y confiable para investigaciones y aplicaciones relacionadas.
La plataforma también tiene una función de anotación automática, que puede preprocesar imágenes y lograr un reconocimiento de alta calidad de líneas de carril, líneas de parada, bordillos, etc., y ajustar el modelo para la anotación en función de la anotación. resultados, haciéndolo flexible según la escena. El proceso de etiquetado está formulado para garantizar aún más la precisión del etiquetado.
Basado en su rica experiencia en anotación de proyectos de nube de puntos 3D y herramientas avanzadas de anotación de datos, Jinglianwen Technology puede proporcionar los servicios de anotación de datos correspondientes según las necesidades del cliente, rompiendo efectivamente el límite entre los escenarios de datos y aplicaciones. inspección, aceptación y gestión de calidad, abre el canal de aceptación para la Parte A, admite la exportación en línea de resultados de anotaciones en múltiples formatos y corrige datos, logrando básicamente una precisión de anotación del 99%, logrando alta anotación, alta calidad y entrega rápida.
Tecnología Jinglianwen｜Recopilación de datos｜Anotación de datos
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