Autonomisten ajoneuvojen vallankumouksellinen videopaketti: Beamr asettaa standardit!
Autonomisten ajoneuvojen vallankumouksellinen videopaketti: Beamr asettaa standardit!
Nicht specified, USA - Autonomisten ajoneuvojen jännittävässä maailmassa tietojen varastointi ja käsittely ovat keskeisiä tärkeitä. Videotietojen lisäys johtaa haasteisiin, jotka vaativat kiireellisesti innovatiivisia ratkaisuja. Beamr Imaging Ltd. Suurin osa tämän alueen edistymisestä ja äskettäin testasi GPU: n kiihdytettyä tekniikkaa autoteollisuudelle autonomisen ajamiseksi. Kuten globenewswire.com Sisältö -adaptiivisen bittinopeuden (CABR) käyttö osoitti kelvollisia tuloksia koneoppimistekniikassa (ML).
Maailmassa, jossa yksi autonominen ajoneuvo tuottaa videotietojen teratavuja päivittäin, Beamrin tekniikan potentiaali on huomattava. Se mahdollistaa säästöt 20%: sta 50%: iin ML -mallien kouluttamiseen käytettyjen videotietojen vaikuttamatta visuaaliseen laatuun. Ottaen huomioon, että jopa 150 teratavua päivässä 150 autonomisen ajoneuvon laivastossa, on selvää, että tällä voi olla valtava vaikutus varastointikustannuksiin ja infrastruktuuriin, joka on 3–6,5 miljoonaa dollaria vuodessa.
videotietojen räjähdys
Autonomisten ajoneuvojen tietojen räjähdys on vakava haaste - Waymon Drago Anguelovin kaltaiset asiantuntijat tietävät sen. Tämä liittyy myös tietojenkäsittelyn korkeisiin vaatimuksiin, koska perinteiset menetelmät eivät usein pysty käsittelemään asiaankuuluvia tietoja tehokkaasti. Beamr on kehittänyt tämän ongelman tehokkaan videoiden pakkausjärjestelmän, joka antaa vaikutelman, että se oli räätälöity ihmisen käsitykseen.
CABR: n avulla varmistetaan, että tärkeät päätöksenteon tekemisen yksityiskohdat, kuten kadun merkintöjen luettavuus tai esineiden havaitseminen, säilytetään myös pakattujen tietojen suhteen. Tutkimukset osoittavat, että tämäntyyppinen pakkaus ei voi vain vähentää tiedostokokoja jopa 50%, vaan myös saa ML -mallien suorituskyvyn samanaikaisesti. Tämä on erityisen merkityksellistä, kun tarkastellaan, että mallin koulutus, jolla on 10 000 tuntia 1080p -videotiedot, voi vaatia jopa 600 teratavua tallennustilaa. Tämä on mahdollista vain tehokkailla puristusmenetelmillä.
innovatiiviset lähestymistavat prosessoinnissa
Kompression takana oleva tekniikka on kehittynyt edelleen. Vaikka perinteisten koodausmenetelmien tavoitteena on toistaa tietoja mahdollisimman tarkasti, nykyaikaiset lähestymistavat, kuten niitä kuvataan myös scisimple.com Will, Tonsence ja tarjoa asiaankuuluvaa informaatiota. Optimoi koodausprosessi.
Lisäksi tekniikoita, kuten erilaisten tietolähteiden yhteistä koodausta, käytetään edelleen tehokkuuden lisäämiseksi. Swift -prosessointi on täällä taikuussana, koska tiedot on käsiteltävä reaaliajassa voidakseen hyödyntää kaikkia autonomisten ajoneuvotekniikoiden mahdollisuuksia kokonaan.
BEAMR valmistautuu parhaillaan analysoimaan edelleen tekniikkasi vaikutuksia monille sovellusalueille: objektin ja 3D -objektin tunnistaminen sekä ajamisen havaitsemisen suorituskyky kuuluvat myös esityslistalle. Tämä eteneminen on välttämätöntä turvallisen ja tehokkaan ympäristön varmistamiseksi autonomisten autojen kuljettajille ja matkustajille.
Kaiken kaikkiaan voidaan nähdä, että autonomisten ajoneuvojen videon pakkauksen taustalla olevat tekniikat eivät ole vain lupaavia, vaan myös tärkeitä, jotta voidaan selviytyä kasvavien tietomäärien haasteista.
onko lentäviä autoja vai älykäs ajaminen - tulevaisuus loistaa lupaavan, ja Beamr on eturintamassa hänen innovatiivisella tekniikallaan. On edelleen jännittävää nähdä, kuinka puristusmenetelmät kehittävät ja tukevat seuraavan autonomisten ajoneuvojen sukupolvea vieläkin älykkäämpiä!
| Details | |
|---|---|
| Ort | Nicht specified, USA |
| Quellen | |
Kommentare (0)