အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လောင်စာဆီပေးသည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို စုဆောင်းနေစဉ် သတိပြုပါ။

မောင်းသူမဲ့ယာဉ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်းသည် တစ်ခုတည်းသောအလုပ်မဟုတ်ပါ။ စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှု လိုအပ်သည်။ အပြည့်အဝကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်သည် လူသားအကူအညီလိုအပ်သော မောင်းသူမဲ့ကားများအတွက် ပိုမိုဘေးကင်းသောအစားထိုးမှုတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒီစနစ်ဟာ မတူကွဲပြားတဲ့ အမြောက်အမြားနဲ့ လေ့ကျင့်သင်ကြားရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ။

ထုထည်နှင့် ကွဲပြားမှု

သင်လေ့ကျင့်ပေးသောအခါတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော စနစ်တစ်ခုကို တီထွင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု မတူကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲအမြောက်အများကို စံပြပါ။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုသည် လုံလောက်သည့်အချိန်နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအတွေ့အကြုံ လိုအပ်သည့်အခါတွင် တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် ဒေတာဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကားမောင်းခြင်း၏ အချို့သော ကဏ္ဍများသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ အတွေ့အကြုံမှသာလျှင် လာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်သည် အချက်ပြခြင်းမရှိဘဲ လှည့်ခြင်း သို့မဟုတ် လမ်းသွားလမ်းလာ လမ်းလျှောက်ခြင်းကဲ့သို့ ကွဲလွဲနေသော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို ကြိုတင်မျှော်လင့်ထားသင့်သည်။

အရည်အသွေးမြင့်နေချိန် အချက်အလက်မှတ်စု ကြီးမားသောအတိုင်းအတာအထိ ကူညီပေးသည်၊ ၎င်းအား လေ့ကျင့်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံသင်တန်းကာလအတွင်း ထုထည်နှင့် ကွဲပြားမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ ရယူရန်လည်း အကြံပြုထားသည်။

မှတ်ချက်အတွက် တိကျမှု မြင့်မားသည်။

သင်၏စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို သန့်ရှင်းပြီး တိကျသောဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ပေးရပါမည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရှိသည်။ ကားတွေမောင်းတယ်။ ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တိကျမှုအဆင့်မြင့်မားလာသည်ကို မှတ်တမ်းတင်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့သည် 95% တိကျမှုမှ 99% သို့ ရွှေ့ရန် လိုအပ်နေသေးသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ ၎င်းတို့သည် လမ်းကို ကောင်းစွာရိပ်မိပြီး လူ့အမူအကျင့်များ၏ ပုံမှန်မဟုတ်သော စည်းမျဉ်းများကို နားလည်ရမည်ဖြစ်သည်။

အရည်အသွေးပြည့်မီသော ဒေတာမှတ်ချက်ရေးနည်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

• သတင်းအချက်အလက်စီးဆင်းမှုတွင် ကွာဟမှုများနှင့် ကွာဟမှုများကို ဖော်ထုတ်ပြီး ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို မွမ်းမံထားခြင်းဖြင့် စတင်ပါ။
• လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ အစွန်းအထင်းဖြစ်ရပ်များကို ဖြေရှင်းရန် ဗျူဟာများကို တီထွင်ပါ။
• နောက်ဆုံးပေါ် လေ့ကျင့်ရေးပန်းတိုင်များကို ထင်ဟပ်စေရန် မော်ဒယ်နှင့် အရည်အသွေး စံနှုန်းများကို ပုံမှန် မြှင့်တင်ပါ။
• နောက်ဆုံးပေါ်တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုသည့် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးနှင့် အမြဲလက်တွဲပါ။ မှတ်ချက်ရေးနည်းများ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ။

ဖြစ်နိုင်သောအသုံးပြုမှုကိစ္စများ

• Object Detection & Tracking

  ပုံတစ်ပုံတွင် လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ ကားများ၊ လမ်းအချက်ပြများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အရာဝတ္ထုများကို မှတ်သားရန်အတွက် မှတ်ချက်ရေးနည်းများစွာကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များကို ပိုမိုတိကျမှန်ကန်စွာဖြင့် အရာများကိုရှာဖွေပြီး ခြေရာခံရန် ကူညီပေးသည်။

• နံပါတ်ပြား ထောက်လှမ်းခြင်း။

  အဝိုင်းပုံးပုံမှတ်စာနည်းပညာ၏အကူအညီဖြင့်၊ နံပါတ်ပြားများကို မော်တော်ယာဥ်ပုံများမှ အလွယ်တကူ ထုတ်ယူနိုင်သည်။

• Semaphore ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။

  တဖန်၊ ဘောင်ခတ်ထားသောဘောက်စ်နည်းစနစ်ကို အသုံးပြု၍ အချက်ပြမှုများနှင့် ဆိုင်းဘုတ်များကို အလွယ်တကူ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီး မှတ်စုပြုပါသည်။

• လမ်းလျှောက်ခြေရာခံစနစ်

  လမ်းသွားလမ်းလာ ခြေရာခံခြင်းကို ဗီဒီယိုဘောင်တစ်ခုစီတွင် ခြေရာခံပြီး မှတ်သားထားခြင်းဖြင့် လမ်းသွားလမ်းလာများကို ခြေရာခံခြင်းအား အလိုအလျောက်ထိန်းချုပ်နိုင်သောယာဉ်သည် လမ်းသွားလမ်းလာများ၏ လှုပ်ရှားမှုကို တိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

• လမ်းကြောကွဲပြားခြင်း။

  လမ်းကြောကွဲပြားခြင်းသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များတွင်၊ တိကျသောလမ်းကြောကွဲပြားမှုကိုသိရှိနိုင်စေရန် polyline မှတ်ချက်များကိုအသုံးပြု၍ လမ်းကြောများ၊ လမ်းများနှင့် လမ်းစင်္ကြံများအပေါ်တွင် မျဉ်းကြောင်းများကို ရေးဆွဲထားသည်။

• ADAS စနစ်များ

  အဆင့်မြင့် ယာဉ်မောင်းအကူအညီစနစ်များသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များကို လမ်းဆိုင်းဘုတ်များ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ အခြားကားများ၊ ပါကင်အကူအညီနှင့် ယာဉ်တိုက်မှုသတိပေးချက်များကို သိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဖွင် ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို in Adasအရာဝတ္ထုများနှင့် အခြေအနေများကို သိရှိနားလည်ပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အရေးယူနိုင်ရန် လမ်းဆိုင်းဘုတ်ပုံအားလုံးကို မှတ်သားထားရပါမည်။

• Driver Monitoring System/ In-cabin Monitoring

  ကားအတွင်းခန်းစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်းသည်လည်း မော်တော်ယာဥ်စီးနင်းသူများနှင့် အခြားသူများ၏ဘေးကင်းမှုကို သေချာစေပါသည်။ ကားအတွင်းတွင် တပ်ဆင်ထားသော ကင်မရာသည် အိပ်ငိုက်ခြင်း၊ မျက်လုံးအကြည့်၊ အာရုံပြောင်းခြင်း၊ စိတ်ခံစားမှုနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော ယာဉ်မောင်းအချက်အလက်များကို စုဆောင်းပါသည်။ ဤအခန်းတွင်းရှိ ပုံများကို တိကျစွာ မှတ်ယူထားပြီး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

Shaip သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များကို ပါဝါပေးရန်အတွက် လုပ်ငန်းများကို အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပေးဆောင်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေသည့် ထိပ်တန်းဒေတာမှတ်စုကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပုံအညွှန်းနှင့် မှတ်ချက်တိကျမှု ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီအရောင်းဆိုင်နှင့် မော်တော်ယာဥ်များကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းကဏ္ဍအသီးသီးတွင် ထိပ်တန်း AI ထုတ်ကုန်များကို တည်ဆောက်ရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များအားလုံးအတွက် ကွဲပြားသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအမြောက်အမြားကို အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်းများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူဖြင့် သင်၏ AI ပရောဂျက်များကို အသွင်ပြောင်းရန် အသင့်ပြင်ထားပါ။