Scene Intelligence with Rosbag sur AWS

Générez des données consultables, basées sur des scénarios, pour l'entraînement et la simulation de modèles de véhicules autonomes
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Présentation

Scene Intelligence with Rosbag sur AWS est conçu spécialement pour aider à simplifier le processus de développement des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS, Advanced Driver Assistance Systems) et des véhicules autonomes (AV, Autonomous Vehicles). La solution comporte des modules d'extraction de capteurs et de détection d'objets, qui aident les ingénieurs en machine learning et les scientifiques des données à accélérer la recherche de scènes pour l'entraînement des modèles.

Vous pouvez utiliser cette solution pour mettre en scène des exemples de fichiers Rosbag, extraire des données de capteurs Rosbag telles que des métadonnées et des images, appliquer des modèles de détection d'objets et de voies de circulation aux images extraites, ainsi qu'appliquer et stocker la logique métier de détection de scènes.

Avantages

Simplifier la gestion des données

Des pipelines de données évolutifs et flexibles qui ingèrent, transforment, étiquettent et cataloguent de manière fiable des milliards de kilomètres de données réelles ou simulées.

Augmenter l'efficacité des développeurs

Meilleure accessibilité des équipes internationales pour la recherche, l'identification et l'analyse des données automobiles.

Simplifier le déploiement

Réduisez le nombre de dépendances et de prérequis grâce à des options de configuration open source.

Détails techniques

Vous pouvez déployer automatiquement cette architecture à l’aide du guide d’implémentation et du modèle AWS CloudFormation qui l’accompagne.

Rubriques connexes

Conseils relatifs au Cadre de données sur la conduite autonome sur AWS

Ce guide explique comment les clients peuvent traiter et rechercher des données de haute précision basées sur des scénarios grâce au Cadre de données sur la conduite autonome (ADDF).

En savoir plus 
Cas d’utilisation de cette solution AWS
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À propos de ce déploiement
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  • Date de publication
    • Version : 1.0.2
    • Date de publication : 5/2024
    • Auteur : AWS
    • Temps de déploiement estimé : 100 à 120 min
                                               min
    • Coût estimé : Voir les détails
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