Compresión de video revolucionaria para vehículos autónomos: ¡Beamr establece estándares!

Compresión de video revolucionaria para vehículos autónomos: ¡Beamr establece estándares!

Nicht specified, USA - En el emocionante mundo de los vehículos autónomos, el almacenamiento de datos y el procesamiento son de importancia central. El aumento de los datos de video conduce a desafíos que requieren urgentemente soluciones innovadoras. Beamr Imaging Ltd. La mayor parte del progreso en esta área y recientemente probó su tecnología acelerada por GPU para la industria automotriz para la conducción autónoma. AS globeNewswire.com La compañía ha sido exitosamente la compra de compresión (pateS-concepts (PoCs) (PoCs). El uso de su contenido de tecnología de tasa de bits adaptativa (CABR) mostró resultados válidos en la tecnología de aprendizaje automático (ML).

En un mundo donde un solo vehículo autónomo produce terabytes de datos de video todos los días, el potencial de la tecnología de Beamr es notable. Permite ahorros del 20% al 50% para los datos de video utilizados para entrenar modelos ML sin afectar la calidad visual. En vista del hecho de que hasta 150 terabytes de datos por día en una flota de 150 vehículos autónomos, está claro que esto podría tener un enorme impacto en los costos de almacenamiento e infraestructura que está entre USD 3 y 6.5 millones anuales.

La explosión de los datos de video

La explosión de datos en vehículos autónomos es un desafío serio: expertos como Drago Anguelov de Waymo también lo saben. Esto también está vinculado a las altas demandas sobre el procesamiento de datos, porque los métodos tradicionales a menudo no logran procesar eficientemente información relevante. BEAMR ha desarrollado un sistema de compresión de video eficiente para este problema que da la impresión de que se adaptó a la percepción humana.

Con la ayuda de CABR, se asegura que los detalles importantes para la toma de decisiones, como la legibilidad de los letreros de la calle o la detección de objetos, también se conserven para datos comprimidos. Los estudios muestran que este tipo de compresión no solo puede reducir los tamaños de los archivos hasta en un 50%, sino que también recibe el rendimiento de los modelos ML al mismo tiempo. Esto es particularmente relevante cuando considera que la capacitación para un modelo con 10,000 horas de video de 1080p puede requerir hasta 600 terabytes de espacio de almacenamiento. Esto solo es posible con métodos de compresión efectivos.

Enfoques innovadores en el procesamiento

La tecnología detrás de la compresión se ha desarrollado aún más. Si bien los métodos de codificación tradicionales apuntan a reproducir datos con la mayor precisión posible, los enfoques modernos, ya que también se describen en el trabajo de scisimple.com Will, para identificar y proporcionar información relevante. Optimizar el proceso de codificación.

Además, las técnicas como la codificación conjunta de varias fuentes de datos se utilizan para aumentar aún más la eficiencia. El procesamiento rápido es la palabra mágica aquí, porque los datos deben procesarse en tiempo real para poder explotar completamente todas las posibilidades de tecnologías de vehículos autónomos.

Beamr se está preparando actualmente para analizar más a fondo los efectos de sus tecnologías en una variedad de áreas de aplicación: el reconocimiento de objetos y objetos 3D, así como el rendimiento de la detección de la vía de conducción, también pertenecen a la agenda. Este progreso es necesario para garantizar un entorno seguro y eficiente para los conductores y pasajeros en automóviles autónomos.

En general, se puede ver que las tecnologías detrás de la compresión de video en vehículos autónomos no solo son prometedoras, sino también cruciales para hacer frente a los desafíos de las crecientes cantidades de datos.

Si los autos voladores o la conducción inteligente: el futuro brilla prometiendo, y Beamr está a la vanguardia con su innovadora tecnología. ¡Sigue siendo emocionante ver cómo se desarrollan los métodos de compresión y apoyan la próxima generación de vehículos autónomos aún más inteligentes!