今年7月,该公司为研究自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统(ADAS)的研究人员、工程师和制造商,提供了一个机器学习数据集,包含10,000多张热图像。此类图像可用于训练自动驾驶车辆和网联车辆内的人工智能神经网络。
该数据集包括日间和夜间场景、以及包含汽车和其他车辆、人员、自行车以及狗等在内的场景。卷积神经网络(CNN)通常用于执行图像识别任务,因此,此类图像可用于训练卷积神经网络,从而识别上述物体。菲力尔公司表示,将热图像与激光雷达(LiDAR)、雷达以及可见光摄像头结合使用,可创建更强大的算法,以更轻松地识别物体,特别是人和动物。
转载请注明出处。

相关文章


精彩导读


热门资讯
关注我们