개요
Scene Intelligence with Rosbag on AWS는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 차량(AV) 개발 프로세스를 간소화하는 솔루션입니다. 여기에는 센서 추출과 객체 탐지를 위한 모듈이 있어 기계 학습 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 모델 훈련에 사용할 장면을 빠르게 검색할 수 있습니다.
이를 통해 샘플 rosbag 파일 스테이징, 메타데이터와 이미지 등 rosbag 센서 데이터 추출, 추출된 이미지에 객체 탐지와 차선 탐지 모델 적용, 장면 탐지 비즈니스 로직 적용과 저장이 가능합니다.
이점
무수히 많은 실제 또는 시뮬레이션 데이터를 안정적으로 수집, 변환, 레이블 지정, 분류하는 확장 가능하고 유연한 데이터 파이프라인입니다.
글로벌 팀이 자동차 데이터를 검색, 식별, 분석할 수 있는 접근성이 향상됩니다.
오픈 소스 구성 옵션을 사용하여 종속성과 전제 조건 수를 줄일 수 있습니다.
기술 세부 정보
구현 가이드 및 함께 제공되는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 자동으로 배포할 수 있습니다.
1단계
AV는 rosbag 파일을 Amazon Simple Storage Service(S3)에 업로드합니다. 최종 사용자는 워크플로를 호출하여 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)와 방향성 비순환 그래프(DAG)를 통해 처리합니다.
1단계
AV는 rosbag 파일을 Amazon Simple Storage Service(S3)에 업로드합니다. 최종 사용자는 워크플로를 호출하여 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)와 방향성 비순환 그래프(DAG)를 통해 처리를 시작합니다.
관련 콘텐츠
이 지침은 자율 주행 데이터 프레임워크(ADDF)로 시나리오 기반 데이터를 매우 정확하게 처리하고 검색하는 방법을 보여줍니다.
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- 게시 날짜
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- 버전: 1.0.2
- 릴리즈 날짜: 2024년 5월
- 작성자: AWS
- 예상 배포 시간: 100~120분
분 - 예상 비용: 세부 정보 보기