交通枢纽对无人驾驶汽车的价值体现
随着人工智能技术进入到一个飞速发展阶段，AI得到越来越多的应用。智能驾驶话题更是在人工智能热潮下被热议，人工智能正在为我们驱动一种全新的出行方式，智能驾驶在未来城市交通中扮演越来越重要的出行角色。在智能驾驶行业，根据应用场景的不同，目前较热门的领域主要集中在驾驶与泊车。
智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分，是由互联网时代到人工智能时代过程中，出现的第一个精彩乐章，也是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。发展智能驾驶，对于促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力有着重大的意义。
智能驾驶技术真正做到商业化落地，需要不断提高智能驾驶算法的安全性。数据堂在深刻理解智能驾驶场景的基础上，基于客户需求对海量原始数据进行框选、提取、分类等一系列处理，将混杂数据转化为机器学习可识别的智能驾驶专业数据，帮助驾驶技术更好的感知实际道路、车辆位置和障碍物信息、疲劳检测等，实时感知在途风险，实现智能行车、自动泊车等预定目标。
————————（ 自动驾驶）————————
障碍物检测：自动驾驶过程中，对遇到的障碍物进行躲避，对遇到的交通标志和交通标线进行准确识别。
53万张街景图片采集数据
53万张街景图片_53万张标框数据
53万张街景图片_2.6万张道路线精细标注数据
53万张街景图片_9876张多品类精细标注数据
144段26小时街景视频采集数据
144段26小时街景视频_街景图片标注10973张
144段26小时街景视频_街景图片标注9270张
9717张街景图片标框数据
978张街景图片多品类精细标注数据
315 张街景标框加精标数据
58张街景全品类精标数据
———————— （ 自动泊车） ————————
车位线检测：自动泊车过程中，针对不同的车位类型，准确定位车位位置。
5000张侧方车位数据
5000张倒库车位数据（室内地下车库场景）
5000张倒库车位数据（室外场景）
5000张斜向车位数据
————————（安全驾驶） ————————
驾驶员行为识别：在驾驶过程中，对驾驶员的驾驶状态进行检测，避免疲劳驾驶和危险驾驶行为。
103282张驾驶员行为标注数据
1003人驾驶员行为采集数据
————————（ 语音交互） ————————
语音识别&合成：用户和中控台、后视镜等智能设备进行语音交互。
531小时麦克风手机采集车载噪音数据
245小时车载环境普通话手机采集语音数据
156小时唇语音视频数据
-------------------------------------------该文转载自 《智能驾驶及智能交通产业研究院公众号》 -----------------------------------------------------
