摘要： 随着人工智能和机器学习的迅速发展，越来越多的应用需要大量标注好的数据集来进行训练和验证。 然而，数据标注并不是一项容易的工作，它不仅费时、费力、费钱，且标注质量会直接影响模型的性能，从而影响到整个人工智能系统的准确性和可靠性。 因此，针对现阶段数据标注存在的一系列问题，本文将从数据质量、成本效益、标 阅读全文

摘要： 自7月31日起，京津冀地区遭遇了一场罕见的暴雨袭击，给当地居民的生命和财产安全带来了巨大的威胁，大量汽车被洪水浸泡，路面随处可见故障车辆。 对自动驾驶汽车而言，暴雨天气一直是其难以突破的瓶颈，这主要源于当前车辆搭载的主传感器性能边界所致。 在雨天，雨水的附着会干扰摄像头对视觉信息的收集工作，影响自动 阅读全文

摘要： 在机器学习任务中，数据处理的相关工作常会占据整个项目近70%的时间，因为真实的数据质量往往具有参差不齐，噪音、缺失、不一致等问题，不利于算法模型的训练。 因此，数据处理是机器学习项目中至关重要的一步，数据质量决定着模型质量的上限。 在本文中，我们将着重讨论将原始数据转换为结构化数据处理中的所有数据预 阅读全文

摘要： 本周，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点的行动，标志着无人驾驶出租车进入商业化试点的新阶段。 据悉，本次试点共出动116台测试车，累计行驶近200公里，无人驾驶出租车的订单量已达150万人次，用户好评率高达95%以上。 此次开放后，根据《北京市智能网联汽车政 阅读全文

摘要： 当数据集存在偏差时，训练出的模型可能会对某些类别或观点表现出倾向性，而忽略其他类别或观点。这种偏差可能会导致不公平的结果或误导性的决策。因此，消除训练数据中的偏差至关重要。 训练数据可能存在多种类型的偏差。以下是一些常见的数据偏差类型： 1. 标签偏差（Label Bias）：标签偏差是指训练数据集 阅读全文

摘要： 在智慧交通领域，行人检测已经取得了不少成就。 利用图像分割、深度学习等计算机视觉技术，行人检测为自动驾驶行业发展提供了重要的技术保障，使得自动驾驶车辆能够更加准确地感知和理解周围环境，并做出更加智能和安全的决策。 下面，本文将继续介绍自动驾驶中常见的行人检测技术。 一、基于特征提取的行人检测方法 特 阅读全文

摘要： 今年，消费者对新能源汽车的需求持续走高。 5月11日，中国汽车工业协会乘用车市场信息联席会发布了一则数据，截止4月末，新能源汽车产销分别完成229.1万辆与222.2万辆，同比均增长42.8%，市场占有率达27%。 这一串数字，印证了新能源汽车市场的强势增速，也体现了消费者对新能源汽车认知的提升。 阅读全文

摘要： 自动驾驶在真正上路前，会经过上千公里的测试。许多自动驾驶公司为了更好地掌握车辆的安全性能，会在训练中增设障碍物，如果车辆能够成功规避障碍物，说明该自动驾驶车辆更安全。 而对象追踪技术的出现，对解决这类问题起到了关键性作用。 作为无人驾驶的必要技术之一，目标追踪通过计算机视觉技术来识别并跟踪移动目标， 阅读全文

摘要： 不得不承认，一场自动驾驶技术的革命正在悄然兴起。 无论是技术革新、政策引导还是日益增长的市场需求，都在不断地推进着这一变革。作为汽车行业中的关键技术，自动驾驶的出现不仅改变了现有的商业模式、技术水平、市场份额等竞争格局，同时也为整个产业的未来发展带来了新的机遇和挑战。 近日，在2023智能汽车解决方 阅读全文

摘要： 自动驾驶是近年来备受关注的热门领域之一，无论是Google、特斯拉、百度等知名企业，还是各大学术机构，都在积极探索自动驾驶的技术与应用。为了促进该领域的交流与发展，一些重要的顶级会议和期刊应运而生。 这些国际学术会议与期刊不仅为自动驾驶技术的研究提供了平台，同时也为企业和机构们提供了更好的交流机会， 阅读全文