Adatvezérelt Intelligencia Pécs Útjain

A Magyar Markdex mérnöki megközelítése az önvezető rendszerek fejlesztésében a precíz adatgyűjtésen és a többlépcsős neurális hálózatok validációján alapul. Dokumentáljuk a városi környezet digitális leképezésének folyamatát.

Műszaki folyamat megtekintése
A high-tech data processing center with server racks and mon

Dataset Acquisition

A nyers adatok gyűjtése Pécs specifikus domborzati és infrastrukturális viszonyai között történik. Mobil szenzorplatformjaink valós időben rögzítik a LiDAR pontfelhőket és a nagyfelbontású vizuális adatfolyamokat, amelyeket a városi infrastruktúra és szenzorhálózat elemeivel szinkronizálunk a teljes térbeli lefedettség érdekében.

Hardver specifikációk

Labeling Methodology

Az annotációs folyamat során szemantikai szegmentálást alkalmazunk minden egyes képkockán. A gépi tanulási modellek tanításához szükséges metaadatok rögzítése során kiemelt figyelmet fordítunk a gyalogosforgalom és a kerékpárutak elkülönítésére, biztosítva a tesztelési szakaszok során elvárt pontosságot.

Fejlesztési ütemterv

Model Validation Steps

A modellek validálása egy szigorúan szabályozott, többlépcsős protokoll szerint zajlik. Első körben digitális iker-szimulációkban teszteljük az algoritmusok válaszreakcióit extrém időjárási körülmények és váratlan forgalmi akadályok esetén. Ez a fázis teszi lehetővé a kockázatok minimalizálását a fizikai tesztpályára lépés előtt.

A második szakaszban a valós idejű következtetési (inference) képességet vizsgáljuk. A V2X kommunikációs rétegek integrációjával a járművek képesek egymás adatait is felhasználni a döntéshozatalhoz. A validációs ciklus végén minden modellnek el kell érnie a 99.9%-os felismerési pontosságot a kritikus biztonsági kategóriákban.

Latency Optimization

Az önvezető járművek biztonsága a milliszekundumokon múlik. Optimalizációs folyamatunk a következő kulcspontokra fókuszál:

  • 01

    Edge Computing: Az adatok feldolgozása közvetlenül a jármű fedélzeti számítógépén történik, elkerülve a felhőalapú késleltetést.

  • 02

    TensorRT Optimalizálás: A neurális hálózatok architektúráját az adott hardveres környezetre (GPU/NPU) szabjuk a gyorsabb végrehajtás érdekében.

  • 03

    Pipeline Parallelism: A szenzoradatok párhuzamos feldolgozása csökkenti a teljes rendszer válaszidejét.

Close up of a circuit board with glowing green data streams,

Elemezze a Rendszeradatokat

A teljes technológiai háttér és a specifikációk elérhetők szakmai partnereink számára az adattárban.

Ez a weboldal egy független információs és kutatási projekt, amely az önvezető technológiák pécsi fejlődését dokumentálja. A Magyar Markdex nem áll kapcsolatban állami szervekkel, közintézményekkel, kereskedelmi beszállítókkal vagy gépjárműmárkák tulajdonosaival. Az itt közölt adatok kizárólag tájékoztató jellegűek.