Submitted 18 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted for 2024 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2024)
توضیحات به فارسی
ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: برای کنفرانس بین المللی IEEE 2024 در مورد سیستم های حمل و نقل هوشمند پذیرفته شده است (ITSC 2024)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In autonomous driving, High Definition (HD) maps provide a complete lane model that is not limited by sensor range and occlusions. However, the generation and upkeep of HD maps involves periodic data collection and human annotations, limiting scalability. To address this, we investigate automating the lane model generation and the use of sparse vehicle observations instead of dense sensor measurements. For our approach, a pre-processing step generates polylines by aligning and aggregating observed lane boundaries. Aligned driven traces are used as starting points for predicting lane pairs defined by the left and right boundary points. We propose Lane Model Transformer Network (LMT-Net), an encoder-decoder neural network architecture that performs polyline encoding and predicts lane pairs and their connectivity. A lane graph is formed by using predicted lane pairs as nodes and predicted lane connectivity as edges. We evaluate the performance of LMT-Net on an internal dataset that consists of multiple vehicle observations as well as human annotations as Ground Truth (GT). The evaluation shows promising results and demonstrates superior performance compared to the implemented baseline on both highway and non-highway Operational Design Domain (ODD).
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در رانندگی خودمختار ، نقشه های با کیفیت بالا (HD) یک مدل خط کامل را ارائه می دهند که توسط دامنه سنسور و انسداد محدود نیست.با این حال ، تولید و نگهداری نقشه های HD شامل جمع آوری داده های دوره ای و حاشیه نویسی های انسانی ، محدود کردن مقیاس پذیری است.برای پرداختن به این موضوع ، ما به طور خودکار تولید مدل خط و استفاده از مشاهدات وسایل نقلیه پراکنده به جای اندازه گیری سنسور متراکم بررسی می کنیم.برای رویکرد ما ، یک مرحله پیش پردازش با تراز کردن و جمع کردن مرزهای خط مشاهده شده ، پولیلین ها را تولید می کند.از آثار محور تراز شده به عنوان نقاط شروع برای پیش بینی جفت خط تعریف شده توسط نقاط مرز چپ و راست استفاده می شود.ما شبکه ترانسفورماتور مدل Lane (LMT-NET) ، یک معماری شبکه عصبی رمزگذار را که رمزگذاری پلی خط را انجام می دهد پیشنهاد می کنیم و جفت های خط و اتصال آنها را پیش بینی می کند.نمودار خط با استفاده از جفت خط پیش بینی شده به عنوان گره تشکیل می شود و اتصال خط را به عنوان لبه پیش بینی می کند.ما عملکرد LMT-NET را در یک مجموعه داده داخلی که شامل مشاهدات متعدد وسیله نقلیه و همچنین حاشیه نویسی های انسانی به عنوان حقیقت زمینی (GT) است ، ارزیابی می کنیم.ارزیابی نتایج امیدوارکننده را نشان می دهد و عملکرد برتر را در مقایسه با پایه اجرا شده در هر دو بزرگراه و دامنه طراحی عملیاتی غیر ارتفاعی (ODD) نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
