据外媒报道，行车记录仪制造商、众包街道级视觉数据提供商Nexar宣布，它创造了月度数据覆盖的新里程碑，每月记录1.3亿英里的行驶里程数据，在过去6个月中增长了30%。这些数据补充了Nexar的3.2万亿道路图像，并有助于填补困扰自动驾驶汽车制造商的关键数据短缺。这些制造商正在训练人工智能模型来处理边缘情况，并检测真实世界的变化。
(来源:Nexar)
Nexar的创始人兼首席执行官Eran Shir表示，“Nexar拥有可扩展的数据采集技术，以及对其进行改进以提供可用数据的能力。没有其他独立公司收集这些数据，也没有平台摄取这些数据。这些数据将有助于更好地训练自动驾驶汽车，了解正在发生的变化，引领未来的自动驾驶汽车。”
Nexar提供的数据可以用于自动驾驶汽车训练的两个关键领域。第一个领域是针对边缘(或弯道)情况的训练，包括碰撞和其他异常驾驶情况。虽然训练自动驾驶汽车应对极端情况是实现L4和L5自动驾驶的关键突破之一，但数据的缺乏是一个现实问题。有很多关于常规驾驶的数据，但因为极端情况很少，汽车制造商很少捕捉边际情况。
目前，Nexar每个月都会“看到”数百起碰撞，以及许多其他边缘情况，包括紧急制动、车道漂移、近距离碰撞、低冲击力碰撞等等。今年3月，Nexar公布了碰撞重建技术，该技术为车辆周围的物体及其与事故的关系增加了有价值的数据。此外，Nexar还可以识别影响自动驾驶汽车的现实世界变化，如施工区域、路标变化和车道。
Nexar海量数据集的第二个用途是变化检测，它支持自动驾驶汽车所需的详细地图。目前，自动驾驶汽车的高清地图使用昂贵的激光雷达，但随着时间的推移，地图信息会发生变化，Nexar图像和AI可以检测到这些变化。Nexar的道路数据可以监测和检测路牌、施工区域、坑洞、护栏、人行道、免费停车位、道路质量、电源箱、褪色的道路标线等物体的变化。随着时间的推移，其数据会增加更多的变化类别。
Shir说，“在许多情况下，道路图像在变化检测方面比激光雷达更好。我们的众包图像可以用于未来的V2V，也可以用于人类司机和自动驾驶汽车。目前可以提供某个区域的免费车位状况信息。未来，我们可以帮助寻找免费停车位。”
伯克利深层硬盘上有一个免费的Nexar数据子集。这是一个面向异构多任务学习的多样化驱动数据集，具有大规模、多样化的特点，可以支持多种训练任务。此外，Nexar提供的数据严格遵守隐私和匿名的要求，因此人脸、车牌和其他身份信息都很模糊。据外媒报道，行车记录仪制造商、众包街道级视觉数据提供商Nexar宣布，它创造了月度数据覆盖的新里程碑，每月记录1.3亿英里的行驶里程数据，在过去6个月中增长了30%。这些数据补充了Nexar的3.2万亿道路图像，并有助于填补困扰自动驾驶汽车制造商的关键数据短缺。这些制造商正在训练人工智能模型来处理边缘情况，并检测真实世界的变化。
(来源:Nexar)
Nexar的创始人兼首席执行官Eran Shir表示，“Nexar拥有可扩展的数据采集技术，以及对其进行改进以提供可用数据的能力。没有其他独立公司收集这些数据，也没有平台摄取这些数据。这些数据将有助于更好地训练自动驾驶汽车，了解正在发生的变化，引领未来的自动驾驶汽车。”
Nexar提供的数据可以用于自动驾驶汽车训练的两个关键领域。第一个领域是针对边缘(或弯道)情况的训练，包括碰撞和其他异常驾驶情况。虽然训练自动驾驶汽车应对极端情况是实现L4和L5自动驾驶的关键突破之一，但缺乏数据是一个真正的问题……。有很多关于常规驾驶的数据，但因为极端情况很少，汽车制造商很少捕捉边际情况。
目前，Nexar每个月都会“看到”数百起碰撞，以及许多其他边缘情况，包括紧急制动、车道漂移、近距离碰撞、低冲击力碰撞等等。今年3月，Nexar公布了碰撞重建技术，该技术为车辆周围的物体及其与事故的关系增加了有价值的数据。此外，Nexar还可以识别影响自动驾驶汽车的现实世界变化，如施工区域、路标变化和车道。
Nexar海量数据集的第二个用途是变化检测，它支持自动驾驶汽车所需的详细地图。目前，自动驾驶汽车的高清地图使用昂贵的激光雷达，但随着时间的推移，地图信息会发生变化，Nexar图像和AI可以检测到这些变化。Nexar的道路数据可以监测和检测路牌、施工区域、坑洞、护栏、人行道、免费停车位、道路质量、电源箱、褪色的道路标线等物体的变化。随着时间的推移，其数据会增加更多的变化类别。
Shir说，“在许多情况下，道路图像在变化检测方面比激光雷达更好。我们的众包图像可以用于未来的V2V，也可以用于人类司机和自动驾驶汽车。目前可以提供某个区域的免费车位状况信息。未来，我们可以帮助寻找免费停车位。”
伯克利深层硬盘上有一个免费的Nexar数据子集。这是一个面向异构多任务学习的多样化驱动数据集，具有大规模、多样化的特点，可以支持多种训练任务。此外，Nexar提供的数据严格遵守隐私和匿名的要求，因此人脸、车牌和其他身份信息都很模糊。
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