自动驾驶汽车的革命性视频压缩：Beamr设置标准！

在一个自动驾驶汽车每天产生视频数据的世界的世界中，Beamr技术的潜力是显着的。它可以节省20％至50％的视频数据，用于训练ML模型而不会影响视觉质量。鉴于这一事实是，在150辆自动驾驶汽车的车队中，每天多达150吨数据，很明显，这可能会对存储成本和基础设施产生巨大影响，每年3至650万美元之间。

视频数据的爆炸

自动驾驶汽车中的数据爆炸是一个严重的挑战 - Waymo的Drago Anguelov等专家也知道这一点。这也与对数据处理的高需求有关，因为传统方法通常无法有效地处理相关信息。 Beamr为此问题开发了一个有效的视频压缩系统，给人以一种人为人类感知而定制的印象。

在CABR的帮助下，可以确保制定决策的重要细节，例如路标的可读性或对象的检测，也可以保留用于压缩数据。研究表明，这种类型的压缩不仅可以将文件大小降低多达50％，而且还可以同时获得ML模型的性能。当您考虑10,000小时1080p视频数据的模型培训时，这尤其重要。只有通过有效的压缩方法才有可能。

处理中的创新方法

BeamR目前正在准备进一步分析您的技术对各种应用领域的影响：对象和3D对象识别以及驾驶轨道检测的性能也属于议程。为了确保自动驾驶汽车中的驾驶员和乘客的安全环境，这一进展是必要的。

总的来说，可以看出，自动驾驶汽车中视频压缩背后的技术不仅有希望，而且为应对越来越多的数据量的挑战而言至关重要。

是飞行汽车还是聪明的驾驶 - 未来闪耀着希望，而Beamr在他的创新技术方面处于最前沿。看到压缩方法如何开发和支持下一代自动驾驶汽车更加智能仍然令人兴奋！