Autonomisten ajoneuvojen vallankumouksellinen videopaketti aloitettiin!

Autonomisten ajoneuvojen vallankumouksellinen videopaketti aloitettiin!

Paris, Frankreich - Autonomisten ajoneuvojen aikakaudella tiedot ovat haasteiden luettelon kärjessä. Videotietojen päivittäisiä teratavuja luodaan, mikä vaatii valtavan tallennus- ja käsittelytarjonnan edistyneiden mallien kehittämiseen ja koulutukseen. Täältä tulee Beamr Imaging Ltd. ja esittelee loistavan uuden ratkaisun. Kuten yahoo finance raportoitiin 11. kesäkuuta 2025 NVIDIA GTC PARIS A GPU Accelerted Video -progression tekniikan aikana.

Tämä innovatiivinen työkalu käyttää yrityksen edistynyttä sisällön adaptiivista bittinopeutta (CABR), jonka avulla videotiedostokoot vähenevät jopa 50% vaarantamatta visuaalista laatua. Ottaen huomioon, että hankkeiden koulutukseen tarvitaan satoja petabyyttejä, tämä on todellinen voitto. Beamr on jo saanut nimen itselleen ja tuntee suuret mediayritykset, ja yritys myönsi 53 patenttia ja jopa Emmy® -palkinnon teknologiasta ja tekniikasta.

Tiedonhallinnan haaste

Kuinka ja videon käsittely itsenäisille ajoneuvoille on mammutti -tehtävä. Tiedot tulevat pääasiassa edistyneistä kuljettajan avustusjärjestelmistä (ADAS), jotka tallentavat todellisen ajokäyttäytymisen. Mutta kyse ei ole vain näiden tietojen laatimisesta. Todelliset tiedot eivät useinkaan riitä erikseen; Muita synteettisiä videoita on luotava koulutustietojen laajentamiseksi ja parantamiseksi.

Mutta mikä ajoneuvotekniikan edistyminen olisi ilman vahvaa kumppania? NVIDIA esitteli äskettäin kattavan alustan autonomiselle ajoneuvoohjelmistolle, joka on asetettu siten, että se kiihdyttää autonomisen liikkuvuuden turvallisempaa ja älykkäämpää käyttöönottoa maailmanlaajuisesti. Kuten NVIDIA-blogissa on ilmoitettu, nvidia-asema Plation kaikki tarvittavat toiminnot autonomisten ajoneuvojen kehittämisen ja käytön tehokkaaseen toimintoon tehokkaasti. Ohjelmisto ei tarjoa vain reaaliaikaisia kylä, vaan myös jatkuvia parannuksia ilman päivitysten kautta.

Modulaarisen arkkitehtuurin avulla valmistajat ja aloittajat voivat kehittää räätälöityjä ratkaisuja, jotka vastaavat heidän erityistarpeitaan. Syvän oppimisen käyttö anturitietojen käsittelemiseen ja ihmisen ajokäyttäytymisen analysointiin on toinen askel kohti liikkuvuuden tulevaisuutta.

tiivistetty Beamr ja Nvidia yhdessä seuraaville vaiheille autonomisten ajoneuvojen teknologisessa kehityksessä. Heidän kehityksensä osoittavat, että sinulla on oltava hyvä käsi ajoneuvoteknologian alueella hallitaksesi tiedon määrän haasteita ja myös varmistaaksesi, että ratkaisujen laatu ei putoa tiellä.