今日、IT市場にはデータが新しい石油であるという事実に疑問を呈する世界的な企業はほとんどありません。情報化時代におけるデジタルゴールドのコストは、生データの品質とその処理の深さだけにかかっています。それが、人工知能分野が業界で最も注目されているトピックの1つである理由です。 Google、Facebook、Microsoft、Appleなど、写真やビデオのさまざまなオブジェクトの認識に機械学習の方法を使用している巨大企業のおかげで、Instagramの自走車には自動運転車、顔認識技術、そして面白い耳があります
これらの企業は、主に認識アルゴリズムのトレーニングに必要な大量のデータの蓄積により、人工知能技術の開発の分野で著しい進歩を遂げました。業績を向上させるために人工知能的方法を使用したいと望む他の組織は、トレーニングのために独自のデータを持つか、大量のデータを購入するかのどちらかでなければなりません。
Smart LabsチームはCamOnRoadと呼ばれるプラットフォームを開発し発行しました。このプラットフォームは、世界中の自動車道路から大量のビデオやテレメトリデータをリアルタイムで収集、保存、処理します。システムの基本部分は次のとおりです。モバイルアプリケーション–ダッシュカメラ、プライベートクラウドストレージ、ビデオ処理用の人工ニューラルネットワーク、パブリッククラウドストレージ、ビデオ検索エンジン。
AndroidとiOSのCamOnRoadモバイルアプリとしてのダッシュカメラ トリップコンピュータおよび速度カメラ検出器の機能;
増強された要素を備えた自動車のオンラインナビゲーター 現実;
ユーザーの動画をクラウドストレージにストリーミングまたはアップロードする ビデオ妥当性検証のシステム;
ユーザーが内部の暗号侵害を得る可能性 彼らが匿名化されたコピーを公開して使用することを許可している場合、アプリ(CAM) プラットフォーム上のビデオ記録;
ニューラルネットワーク訓練の可能性 オブジェクトとビデオのイベント;
場所、日付、時間、記録されたイベントまたは オブジェクト;
アップロードされたさまざまなイベントやオブジェクトのサブスクリプション ビデオ。
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