君迪汽车数据采集真的吗

发布网友 发布时间：2022-04-19 09:50

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热心网友 时间：2023-08-28 22:49

市场研究公司J.D.Power启用中文名—君迪,是真的
汽车数据采集可以分为两大类，一类是驾驶者行为数据采集，另一类是深度学习视觉训练数据采集。数据采集必然是有选择性的，最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。
对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervisedlearning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervisedlearning）了，也即聚类（clustering）。聚类学习目前处于起步阶段，与分类学习比简直是天壤之别，即便不需要标注，但是也需要特征，某种意义上也可以说不是绝对意义的无监督学习。
驾驶者行为数据，这是评价ADAS系统最客观的方法，根据此数据分析可以得出ADAS系统是否对驾驶安全有提升，是否有价值。最知名的则是由美国策略性公路研究计划(ThesecondStrategicHighwayResearchProgram,SHRP2)中的自然驾驶研究计划(NaturalisticDrivingStudy,NDS)。行驶于弗吉尼亚州北部(NorthernVirginia)及华盛顿哥伦比亚特区(Washington,D.C.)中之100辆被选定的机动车辆为记录对象，且为了能够记录驾驶人实际的驾驶情况，其计划执行单位并没有针对被选驾驶人举办关于此研究计划的说明会。这些实验是在无干扰，无实验人员出现，日常驾驶状态下进行的。此计划总共为期两年，其总共搜集2000000车行里程(vehiclemiles)及43000小时的行驶数据。其中，总共记录828笔事故及几近事故资料，其中包含68件碰撞(crash)及760件几近碰撞(near-crash)。