Революционно видео компресия за автономни превозни средства: Beamr поставя стандарти!

Революционно видео компресия за автономни превозни средства: Beamr поставя стандарти!

Nicht specified, USA - В вълнуващия свят на автономните превозни средства, съхраняването и обработката на данни са от централно значение. Увеличаването на видео данните води до предизвикателства, които спешно изискват иновативни решения. Beamr Imaging Ltd. По-голямата част от напредъка в тази област и наскоро тестваха своята технология, ускорена с GPU за автомобилната индустрия за автономно шофиране. As globenewewswire.com the company has successfully carried out several proof of concepts (POCs), in which the Използването на адаптивната му технология за битрейт на съдържанието (CABR) показа валидни резултати в технологията за машинно обучение (ML).

В свят, в който всеки ден един автономен автомобил произвежда терабайти от видео данни всеки ден, потенциалът на технологията на Beamr е забележителен. Тя дава възможност за спестяване от 20% до 50% за видео данни, използвани за обучение на ML модели, без да се отразява на визуалното качество. С оглед на факта, че до 150 терабайта данни на ден във флот от 150 автономни превозни средства е ясно, че това може да има огромно влияние върху разходите за съхранение и инфраструктурата, която е между 3 и 6,5 милиона щатски долара годишно.

Експлозията на видео данните

Експлозията на данни в автономните превозни средства е сериозно предизвикателство - експерти като Драго Ангелов от Уеймо също знаят това. Това също е свързано с високите изисквания към обработката на данни, тъй като традиционните методи често не успяват ефективно да обработват съответната информация. Beamr е разработил ефективна система за компресиране на видео за този проблем, която създава впечатление, че е съобразен с човешкото възприятие.

С помощта на CABR се гарантира, че важните подробности за вземането на решение, като четливостта на уличните знаци или откриването на обекти, също са запазени за компресирани данни. Проучванията показват, че този тип компресия може не само да намали размерите на файловете с до 50%, но и получава работата на ML модели едновременно. Това е особено уместно, когато вземете предвид, че обучението за модел с 10 000 часа 1080p видео данни може да изисква до 600 терабайта място за съхранение. Това е възможно само с ефективни методи за компресия.

Иновативни подходи при обработка

Технологията зад компресията се развива допълнително. Докато традиционните методи за кодиране имат за цел да възпроизвеждат данни възможно най-точно, съвременните подходи, тъй като те също са описани в работата на scisimple.com ще се идентифицира и предоставя и предоставя релевантни информации. процес на кодиране В допълнение, за по -нататъшно повишаване на ефективността се използват техники като съвместно кодиране на различни източници на данни. Бързината обработка е вълшебната дума тук, тъй като данните трябва да се обработват в реално време, за да могат напълно да се използват всички възможности на автономните технологии за превозни средства.

Beamr в момента се подготвя за допълнително анализ на ефектите на вашите технологии върху различни области на приложение: обект и 3D разпознаване на обекти, както и ефективността на откриване на шофьори също принадлежат към дневния ред. Този напредък е необходим, за да се осигури безопасна и ефективна среда за шофьорите и пътниците в автономните автомобили.

Като цяло може да се види, че технологиите, които стоят зад компресията на видеоклипа в автономни превозни средства, са не само обещаващи, но и от решаващо значение, за да се справят с предизвикателствата на нарастващите количества данни.

Независимо дали летящите автомобили или интелигентно шофиране - бъдещето свети обещаващо, а Beamr е на преден план с иновативната си технология. Остава вълнуващо да видим как се развиват и подкрепят следващото поколение автономни превозни средства още по -умни!