• Latest
  • Trending
MIT ve Toyota, Otonom Sürüş Araştırmalarını Hızlandırmak İçin Yenilikçi Veri Seti Yayınladı

MIT ve Toyota, Otonom Sürüş Araştırmalarını Hızlandırmak İçin Yenilikçi Veri Seti Yayınladı

4 Temmuz 2020
Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

11 Ocak 2021
Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

7 Ocak 2021
Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

6 Ocak 2021
Chitrakar: İnsan Yüzlerinin Görüntülerini Çizime Dönüştürebilen Bir Sistem

Chitrakar: İnsan Yüzlerinin Görüntülerini Çizime Dönüştürebilen Bir Sistem

5 Ocak 2021
Kuantum ‘Tatlı Nokta’ya Ulaşmak: Araştırmacılar Silikondaki Atom Kubitleri İçin En İyi Konumu Buldular

Kuantum ‘Tatlı Nokta’ya Ulaşmak: Araştırmacılar Silikondaki Atom Kubitleri İçin En İyi Konumu Buldular

2 Aralık 2020
Elektronlar İçin Tek Yönlü Yol

Elektronlar İçin Tek Yönlü Yol

22 Kasım 2020
Kimyasal Olarak Kodlanmış Zekaya Sahip Mikro Robot; Hormonal Kirleticileri Ortadan Kaldırıyor

Kimyasal Olarak Kodlanmış Zekaya Sahip Mikro Robot; Hormonal Kirleticileri Ortadan Kaldırıyor

22 Kasım 2020
Algler, 3 Boyutlu Dokularda Kullanılıyor

Algler, 3 Boyutlu Dokularda Kullanılıyor

18 Kasım 2020
BioNTech ile Pfizer Geliştirdikleri Aşının Nihai Analizini Açıkladı: Güvenli ve Yüzde 95 Etkili

BioNTech ile Pfizer Geliştirdikleri Aşının Nihai Analizini Açıkladı: Güvenli ve Yüzde 95 Etkili

18 Kasım 2020
HAMLET: Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirmeyi Basitleştiren Bir Platform

HAMLET: Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirmeyi Basitleştiren Bir Platform

17 Kasım 2020
Beyindeki Ana Bellek Kaynağı

Beyindeki Ana Bellek Kaynağı

17 Kasım 2020
Pfizer ile BioNTech’in İki Dozlu Aşısı: ”İlk Dozdan 28 Gün Sonra Kovid-19’a Karşı Yüzde 90’dan Fazla Koruma Sağlıyor”

Pfizer ile BioNTech’in İki Dozlu Aşısı: ”İlk Dozdan 28 Gün Sonra Kovid-19’a Karşı Yüzde 90’dan Fazla Koruma Sağlıyor”

9 Kasım 2020
NtboxMag
Cumartesi, Ocak 16, 2021
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya
No Result
View All Result
NTBOX Magazin
No Result
View All Result

MIT ve Toyota, Otonom Sürüş Araştırmalarını Hızlandırmak İçin Yenilikçi Veri Seti Yayınladı

by Editör
4 Temmuz 2020
in Otomotiv
0 0
0
MIT ve Toyota, Otonom Sürüş Araştırmalarını Hızlandırmak İçin Yenilikçi Veri Seti Yayınladı

MIT

 Kendi kendine giden araçları, etraflarındaki dünya hakkında daha derin bir farkındalığa sahip olmak için nasıl eğitebiliriz?  Bilgisayarlar, yeni ve öngörülemeyen durumlarda güvenle gezinmelerine yardımcı olabilecek, gelecekteki kalıpları tanımak için geçmiş deneyimlerden öğrenebilir mi?

 Bunlar, MIT Taşımacılık ve Lojistik Merkezi’ndeki AgeLab ve Toyota İşbirliği Güvenliği Araştırma Merkezi (CSRC) araştırmacılarının DriveSeg adlı yenilikçi yeni açık bir veri kümesini paylaşarak cevaplamaya çalıştıkları bazı sorular…

YOU MAY ALSO LIKE

Yerli Otomobil Tanıtıldı

Jetsons’ın Simgesi Uçan Araçların, Sürdürülebilir Hareketlilikteki Rolü

 DriveSeg’in piyasaya sürülmesi ile MIT ve Toyota, insan algısı gibi sürüş ortamını sürekli bir görsel bilgi akışı olarak algılayan otonom sürüş sistemlerinde araştırmaları ilerletmek için çalışıyor.

 Araştırmacı Bryan Reimer: “Bu veri kümesini paylaşırken, araştırmacıları, sektörü ve diğer yenilikçileri yeni nesil destekli sürüş ve otomotiv güvenlik teknolojilerine olanak tanıyan geçici AI modellemesine yeni bir bakış açısı ve yön geliştirmeye teşvik etmeyi umuyoruz. Toyota CSRC ile uzun zamandır devam eden çalışma ilişkimiz, araştırma çabalarımızın gelecekteki güvenlik teknolojilerini etkilemesini sağladı.”

 Toyota CSRC Kıdemli Baş Mühendis Rini Sherony: “Öngörücü güç, insan zekasının önemli bir parçası… Ne zaman araba sürsek, potansiyel riskleri belirlemek ve daha güvenli kararlar almak için çevremizdeki hareketleri her zaman takip ediyoruz.  Bu veri kümesini paylaşarak, otonom sürüş sistemleri ve çevrelerindeki ortamın karmaşıklığına daha uygun olan gelişmiş güvenlik özellikleri üzerine araştırmaları hızlandırmayı umuyoruz.”

Bugüne kadar, araştırma topluluğunun kullanımına sunulan kendi kendine sürüş verileri öncelikle, yol içinde ve çevresinde bulunan bisikletler, yayalar veya trafik ışıkları gibi ortak nesneleri tanımlamak ve “sınırlayıcı kutular” kullanarak, izlemek için kullanılabilecek statik, tekli görüntülerden oluşuyordu.   Aksine, DriveSeg; aynı ortak yol nesnelerinin çoğunun daha kesintisiz, (sürekli bir video sürüş sahnesinin) objektifinde piksel düzeyinde temsillerini içerir. Bu tür bir tam sahne segmentasyonu, her zaman böyle tanımlanmış ve tek biçimli şekillere sahip olmayan daha yolu olmayan yapıların (yol yapımı aşamasında olan veya bitki örtüsünün olduğu yerlerin) tanımlanmasında özellikle yardımcı olabilir.

 Sherony’ye göre, video tabanlı sürüş sahnesi algısı, dinamik, gerçek dünyadaki sürüş durumlarına daha çok benzeyen bir veri akışı sağlıyor.  Ayrıca, araştırmacıların veri kalıplarını zaman içinde oynadıklarında keşfetmelerine izin verir, bu da makine öğrenimi, sahne anlama ve davranışsal tahmin konusunda ilerlemelere yol açabilir.

 DriveSeg’de veriler iki bölümden oluşmaktadır: 

-DriveSeg (manuel); Cambridge-Massachusetts’in yoğun sokaklarında bir günlük yolculuk sırasında çekilen 2 dakika 47 saniyelik yüksek çözünürlüklü videodur.  Videonun 5.000 karesi, 12 yol nesne sınıfı piksel başına etiketlerle manuel olarak yoğun bir şekilde açıklanmaktadır.

-DriveSeg (Yarı otomatik); MIT Gelişmiş Araç Teknolojileri (AVT) Konsorsiyumu verilerinden çizilen 20.100 video karesidir (67 10 saniyelik video klip).  Bu veri seti, çok çeşitli gerçek dünya sürüş senaryolarına açıklama eklemenin fizibilitesini değerlendirmek ve AI tabanlı etiketleme sistemleri yoluyla oluşturulan piksel etiketleri üzerinde araç algılama sistemlerinin eğitim potansiyelini değerlendirmek için oluşturuldu.

Tags: Bryan ReimerDriveSegMITOtonom sürüşToyotaveri kümesi
ShareTweetShare

Search

No Result
View All Result

Recent News

Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

11 Ocak 2021
Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

7 Ocak 2021
Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

6 Ocak 2021
  • Anasayfa
  • Gizlilik Koşulları
  • Reklam

© 2020 NtboxMag.com

No Result
View All Result
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya

© 2020 NtboxMag.com

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Create New Account!

Fill the forms bellow to register

All fields are required. Log In

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In