10月7日，自适应和高性能激光雷达解决方案的全球供应商AEye宣布与Seoul Robotics(一家使用人工智能和深度学习来实现未来自动驾驶的3D计算机视觉公司)合作，将AEye的4 Sight M激光雷达传感器和智能检测和测距(idar)软件平台与Seoul Robotics的SENSR 3D传感软件相集成。通过AEye的自适应iDAR平台，Seoul Robotics的SENSR sensing软件可以独特地为智能交通系统(ITS)提供完整的解决方案，以检测、分类和感知远处的物体，并可以通过高级3D感知300米外的车辆、骑自行车的人和行人。
(来源:AEye)
AEye的智能激光雷达是软件可定义的，使系统集成商能够满足其所有应用的独特感测要求，从交叉路口管理到AV基础设施，高速公路上的自动事件检测(AID)和自动收费。结合4Sight M远程测距，集成的AEYE-Seoul机器人解决方案将能够在恶劣天气条件下检测和分类目标，目前没有公司能够做到这一点。
首尔机器人公司业务发展副总裁威廉·穆勒(William Muller)表示:“AEye的4Sight M传感器的适应性给我们留下了深刻的印象。这种传感器使我们能够针对不同的使用情况优化输出。类似于我们的SENSR软件使用人工智能的自学模式，AEye的创新架构使Seoul Robotics能够处理高级反馈循环和优化的扫描模式。因此，我们不仅可以跟踪环岛、四路交叉口、收费站等运营区域的驾驶员，还可以监控分割高速公路的高速车流量，这在ITS领域一直是非常具有挑战性的。”
基于AEye屡获殊荣的iDAR平台，4Sight M是一款智能、自适应、高性能和固态激光雷达，其输出可根据具体应用要求进行定制。这款激光雷达是第一款也是唯一一款性能已经由知名第三方测试机构独立验证的激光雷达解决方案。
首尔机器人公司在4Sight M上训练SENSR的AI引擎，即使在恶劣的天气条件下，数据质量也能在白天和晚上保持稳定。因此，即使某些物体或障碍物被部分遮挡，快速移动或聚集在一起，驾驶员也可以全天准确识别，从而使其集成商受益。深度学习模型使SENSR能够达到10厘米的精度，同时跟踪500多个物体，其天气过滤算法也允许在大雨和大雪中进行跟踪。
AEye战略举措和业务发展副总裁Akram Benmbarek表示:“其集成商通常不会购买单独的传感器和软件，而是依靠完整的解决方案提供商来提供智能出行、交通管理和自动收费应用，这正是我们想要提供的。通过集成4Sight M和SENSR，使用该解决方案的基础设施开发商和城市运营商将能够评估高风险交叉口的数据，包括按车辆类型划分的车道使用率、每条车道的车辆数量、事故率和危险事故，即使在恶劣的天气条件下或300米的距离内。此外，交通管理设施将能够区分在高峰时间驾驶的摩托车驾驶者，并检测道路碎片或掉落的货物，以根据需要向多用途车辆发出警告。”10月7日，自适应和高性能激光雷达解决方案的全球供应商AEye宣布与Seoul Robotics(一家使用人工智能和深度学习来实现未来自动驾驶的3D计算机视觉公司)合作，将AEye的4 Sight M激光雷达传感器和智能检测和测距(idar)软件平台与Seoul Robotics的SENSR 3D传感软件相集成。通过AEye的自适应iDAR平台，Seoul Robotics的SENSR sensing软件可以独特地为智能交通系统(ITS)提供完整的解决方案，以检测、分类和感知远处的物体，并可以通过高级3D感知300米外的车辆、骑自行车的人和行人。
(来源:AEye)
AEye的智能激光雷达是软件可定义的，使系统集成商能够满足其所有应用的独特感测要求，从交叉路口管理到AV基础设施，高速公路上的自动事件检测(AID)和自动收费。结合4 8米远程测距，集成AEYE–Seoul Robotics so……tion将能够在恶劣天气条件下对目标进行探测和分类，目前还没有公司能够做到这一点。
首尔机器人公司业务发展副总裁威廉·穆勒(William Muller)表示:“AEye的4Sight M传感器的适应性给我们留下了深刻的印象。这种传感器使我们能够针对不同的使用情况优化输出。类似于我们的SENSR软件使用人工智能的自学模式，AEye的创新架构使Seoul Robotics能够处理高级反馈循环和优化的扫描模式。因此，我们不仅可以跟踪环岛、四路交叉口、收费站等运营区域的驾驶员，还可以监控分割高速公路的高速车流量，这在ITS领域一直是非常具有挑战性的。”
基于AEye屡获殊荣的iDAR平台，4Sight M是一款智能、自适应、高性能和固态激光雷达，其输出可根据具体应用要求进行定制。这款激光雷达是第一款也是唯一一款性能已经由知名第三方测试机构独立验证的激光雷达解决方案。
首尔机器人公司在4Sight M上训练SENSR的AI引擎，即使在恶劣的天气条件下，数据质量也能在白天和晚上保持稳定。因此，即使某些物体或障碍物被部分遮挡，快速移动或聚集在一起，驾驶员也可以全天准确识别，从而使其集成商受益。深度学习模型使SENSR能够达到10厘米的精度，同时跟踪500多个物体，其天气过滤算法也允许在大雨和大雪中进行跟踪。
AEye战略举措和业务发展副总裁Akram Benmbarek表示:“其集成商通常不会购买单独的传感器和软件，而是依靠完整的解决方案提供商来提供智能出行、交通管理和自动收费应用，这正是我们想要提供的。通过集成4Sight M和SENSR，使用该解决方案的基础设施开发商和城市运营商将能够评估高风险交叉口的数据，包括按车辆类型划分的车道使用率、每条车道的车辆数量、事故率和危险事故，即使在恶劣的天气条件下或300米的距离内。此外，交通管理设施将能够区分在高峰时间驾驶的摩托车驾驶者，并检测道路碎片或掉落的货物，以根据需要向多用途车辆发出警告。”
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