Revolucionarno stiskanje videoposnetkov za avtonomna vozila: Beamr postavlja standarde!
Revolucionarno stiskanje videoposnetkov za avtonomna vozila: Beamr postavlja standarde!
Nicht specified, USA - V vznemirljivem svetu avtonomnih vozil sta shranjevanje in obdelava podatkov osrednjega pomena. Povečanje video podatkov vodi do izzivov, ki nujno zahtevajo inovativne rešitve. Beamr Imaging Ltd. Večino napredka na tem območju in pred kratkim preizkusila svojo tehnologijo, pospešeno z GPU, za avtomobilsko industrijo za avtonomno vožnjo. AS Globewswire " (POCS), v katerem je uporaba svoje vsebinske prilagodljive bitrate tehnologije (CABR) pokazala veljavne rezultate v tehnologiji strojnega učenja (ML).
V svetu, kjer eno samo avtonomno vozilo vsak dan proizvaja terabajte video podatkov, je potencial tehnologije Beamr izjemen. Omogoča prihranke od 20% do 50% za video podatke, ki se uporabljajo za usposabljanje modelov ML, ne da bi vplivali na vizualno kakovost. Glede na to, da je do 150 terabajtov podatkov na dan v floti 150 avtonomnih vozil, je jasno, da bi to lahko močno vplivalo na stroške skladiščenja in infrastrukturo, ki znaša med 3 in 6,5 milijona USD letno.
eksplozija video podatkov
Eksplozija podatkov v avtonomnih vozilih je resen izziv - tudi strokovnjaki, kot je Drago Anguelov iz Wayma, to tudi vedo. To je povezano tudi z velikimi zahtevami ob obdelavi podatkov, saj tradicionalne metode pogosto ne uspejo učinkovito obdelati ustreznih informacij. Beamr je za to težavo razvil učinkovit video stiskalni sistem, ki daje vtis, da je bil prilagojen človeškemu dojemanju.
S pomočjo CABR je zagotovljeno, da so za stisnjene podatke ohranjene tudi pomembne podrobnosti za odločanje, na primer berljivost uličnih znakov ali odkrivanje predmetov. Študije kažejo, da ta vrsta stiskanja ne more le zmanjšati velikosti datotek za do 50%, ampak tudi hkrati prejema delovanje modelov ML. To je še posebej pomembno, če menite, da lahko usposabljanje za model z 10.000 urami 1080p video podatki zahteva do 600 terabajtov prostora za shranjevanje. To je mogoče le z učinkovitimi metodami stiskanja.
inovativni pristopi pri obdelavi
Tehnologija, ki stoji za stiskanjem, se je še razvila. Medtem ko so tradicionalne metode kodiranja čim bolj reproducirati podatke, sodobni pristopi, kot so opisani tudi v delu Poleg tega se za nadaljnje povečanje učinkovitosti uporabljajo tehnike, kot je skupno kodiranje različnih virov podatkov. Swift obdelava je tu čarobna beseda, saj je treba podatke obdelati v realnem času, da bi lahko v celoti izkoristili vse možnosti avtonomnih tehnologij vozil.
BEAMR se trenutno pripravlja na nadaljnjo analizo učinkov vaših tehnologij na različna področja uporabe: Objekt in 3D prepoznavanje predmetov ter uspešnost odkrivanja gonilnih stezov spadajo tudi v dnevni red. Ta napredek je potreben za zagotovitev varnega in učinkovitega okolja za voznike in potnike v avtonomnih avtomobilih.
Na splošno je razvidno, da tehnologije, ki stojijo za stiskanjem videoposnetkov v avtonomnih vozilih, niso samo obetavne, ampak tudi ključne za spopadanje z izzivi vse večje količine podatkov.
Ali leteči avtomobili ali pametna vožnja - prihodnost sije obetavno, Beamr pa je v ospredju s svojo inovativno tehnologijo. Še vedno je vznemirljivo videti, kako se metode stiskanja razvijajo in podpirajo naslednjo generacijo avtonomnih vozil še bolj pametneje!
| Details | |
|---|---|
| Ort | Nicht specified, USA |
| Quellen | |
Kommentare (0)