Nexar推出新AI图像分析系统 可大大提高车辆定位准确度

(图片来源:Nexar官网)据外媒报道，以色列公司Nexar正在开发一种联网汽车网络，该网络基于行车记录仪和配对的智能手机应用程序收集的数据，该公司提出了一种可扩展的方法，以提高城市地区GPS定位的精度。此外，为了促进对安全应用的视觉定位的研究，Nexar还引入了数据集和标准检查程序，这些数据是基于其联网汽车网络中的行车记录仪和GPS的匿名信息。通过使用Nexar驱动的行车记录仪和Nexar应用程序，司机可以加入公司的安全驾驶网络，网络中的每辆车都可以在周围车辆的帮助下了解前方的道路。该系统有助于共享有关碰撞、交通堵塞、车道封闭和前方道路危险的信息，以便在全球范围内消除碰撞事故。为了发送这种紧急预警信息，Nexar需要一种高效准确的方法来实时了解道路上车辆的确切位置。在密集的城市环境中，卫星信号经常被高层建筑阻挡或反射，形成“城市峡谷”，导致GPS不准确，对车对车(V2V)的安全应用提出了关键挑战。Nexar表示，其最新的人工智能驱动的图像检索算法可以大大提高城市中车辆的定位精度，并解决长期困扰拼车运营商、导航应用程序和自动驾驶汽车制造商的一个问题。Nexar对纽约超过25万驾驶小时的众包数据进行了研究，发现由于城市峡谷效应，至少40%的车辆的GPS误差为33英尺(10米)或更高。Nexar的定位方法基于其不断扩展的数据库，其中包含Nexar联网汽车网络收集的全新道路图像。目前，该数据库每月为100多亿幅新的道路图像编制索引。新系统解决了谷歌等其他地图公司面临的挑战。谷歌会使用庞大的街景图像库，但不能像Nexar那样每分钟更新一次。为了克服卫星定位的缺点，Nexar开发了一种由粗到细的混合方法，同时使用视觉线索和GPS来定位线索。该公司训练了一个深度学习模型，通过使用从Nexar联网汽车网络收集的超过4亿英里道路的匿名数据来确定车辆的准确位置。

(图片来源:Nexar官网)据外媒报道，以色列公司Nexar正在开发一种联网汽车网络，该网络基于行车记录仪和配对的智能手机应用程序收集的数据，该公司提出了一种可扩展的方法，以提高城市地区GPS定位的精度。此外，为了促进对安全应用的视觉定位的研究，Nexar还引入了数据集和标准检查程序，这些数据是基于其联网汽车网络中的行车记录仪和GPS的匿名信息。通过使用Nexar驱动的行车记录仪和Nexar应用程序，司机可以加入公司的安全驾驶网络，网络中的每辆车都可以在周围车辆的帮助下了解前方的道路。该系统有助于共享有关碰撞、交通堵塞、车道封闭和前方道路危险的信息，以便在全球范围内消除碰撞事故。为了发送这种紧急预警信息，Nexar需要一种高效准确的方法来实时了解道路上车辆的确切位置。在密集的城市环境中，卫星信号经常被高层建筑阻挡或反射，形成“城市峡谷”，导致GPS不准确，对车对车(V2V)的安全应用提出了关键挑战。Nexar表示，其最新的人工智能驱动的图像检索算法可以大大提高城市中车辆的定位精度，并解决长期困扰拼车运营商、导航应用程序和自动驾驶汽车制造商的一个问题。Nexar对纽约超过25万驾驶小时的众包数据进行了研究，发现由于城市峡谷效应，至少40%的车辆的GPS误差为33英尺(10米)或更高。Nexar的定位方法基于其不断扩展的数据库，其中包含Nexar联网汽车网络收集的全新道路图像。目前，数据库索引……每月超过100亿张新的道路图像。新系统解决了谷歌等其他地图公司面临的挑战。谷歌会使用庞大的街景图像库，但不能像Nexar那样每分钟更新一次。为了克服卫星定位的缺点，Nexar开发了一种由粗到细的混合方法，同时使用视觉线索和GPS来定位线索。该公司训练了一个深度学习模型，通过使用从Nexar联网汽车网络收集的超过4亿英里道路的匿名数据来确定车辆的准确位置。

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