2020年10月22日 机器视觉与计算机视觉技术

自动机器视觉初创企业Nexar发布实时互动地图产品

导引 :该公司在声明中表示,通过将用户提供的更新数据与汽车摄像头和传感器的Nexar数据相连接,该公司的地图可以实时警告驾驶员道路的危险,施工区域和道路标志的丢失等。

总部位于特拉维夫的汽车电脑视觉初创公司Nexar Ltd.周三宣布推出实时数字地图,交互式地图由实时图像和从Nexar网络中的仪表相机收集的数据生成。 Nexar的数字地图目前在美国纽约市有售,该公司打算扩大其在美国的覆盖范围。

该公司在声明中表示,通过将用户提供的更新数据与汽车摄像头和传感器的Nexar数据相连接,该公司的地图可以实时警告驾驶员道路的危险,施工区域和道路标志的丢失等。该公司表示,Nexar地图上的图像和数据是匿名的。

Nexar表示,由于其地图上的图像不断更新,最终其将可以与Google的街景地图竞争。Nexar首席执行官兼联合创始人Eran Shir在声明中表示:“Google街景地图率先提出了这样一个概念,即我们可以在不上飞机的情况下探索世界。我们很自豪能够在这个领域进行创新,发布第一个能够实时探索世界的产品”

Nexar成立于2015年,为汽车开发计算机视觉和自动化技术。 2016年,该公司推出了免费的dashcam应用程序,该应用程序可收集用户生成的道路数据,并连接到160个国家/地区的740多个城市的车辆到车辆网络中。根据Pitchbook的数据,迄今为止,Nexar获投资金已超过4400万美元。

Banner
Related Posts

掌握计算机视觉开发技能的8个步骤

2019年8月5日

2019年8月5日

在与几位致力于人工智能和计算机视觉项目的开发人员交谈之后,我提出了八个步骤,成为一名出色的计算机视觉开发人员。但是,在深入研究每个步骤之前,让我们看一下计算机视觉技术最适合的案例:

hotonic Vision通过视频开发激光雷达传感器

2019年5月8日

2019年5月8日

英国初创公司Photonic Vision开发了一种激光雷达飞行时间传感的颠覆性方法。

利用计算机视觉和机器学习技术实现莴苣种植的精准化作业

2019年6月11日

2019年6月11日

Earlham Institute的研究人员开发了一个机器学习平台,使用计算机视觉和航拍图像对莴苣作物进行分类。

英伟达Jetson Nano定位于大众市场机器学习

2019年3月20日

2019年3月20日

GPU巨头英伟达(Nvidia)发布了用于大众市场产品的微型人工智能电脑Jetson Nano。

英特尔深度学习工具包OpenVINO

2019年3月5日

2019年3月5日

OpenVINO包括英特尔的深度学习部署工具包,其中包括一个模型优化器,可以从许多框架(Caffe,Tensoflow,MxNet,ONNX,Kaiai)导入和训练模型。

基于田间高光谱图像和机器学习估计芒果成熟度的光谱滤波器设计

2019年8月15日

2019年8月15日

本文旨在通过模拟几个具有不同真实光学滤波器的成像设备,开发一种新型滤波器选择方法,并利用高成本成像高光谱设备为特定应用设计一种成本较低的多光谱解决方案。

推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势

2019年5月14日

2019年5月14日

本文讨论了推动视觉应用快速发展和影响行业未来的关键趋势,解释了这些趋势背后的推动因素,并强调了对技术供应商、解决方案开发者和最终用户的关键影响。

计算机视觉软件市场的最新趋势

2018年8月9日

2018年8月9日

计算机视觉软件正在改变各个行业,不仅使消费者的生活更容易,而且让人产生兴趣。作为一个领域,计算机视觉已经获得了大量的宣传和投资。北美计算机视觉软件市场总投资额为1.2亿美元,而中国市场则飙升至39亿美元。

为什么数据科学在高级图像识别中很重要?

2020年1月17日

2020年1月17日

由于视觉和语音是两个至关重要的人类交互元素,数据科学能够利用计算机视觉和语音识别技术来模拟这些人类任务。即使它已经开始模仿和杠杆在不同的领域,特别是在电子商务部门。机器学习的进步和高带宽数据服务的使用增强了图像识别的应用。

深度学习“瓶颈”已至,计算机视觉如何突破困局?

2018年8月9日

2018年8月9日

从人工智能的发展过程看,深度学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。Alan Yuille认为,现在做AI不提神经网络,成果都很难发表了,这不是一个好势头。

图像分类和目标检测技术有什么区别?

2020年5月20日

2020年5月20日

图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境,帮助数字图像作为输入。多年来,计算机视觉技术已经被应用于多个领域,包括医疗保健、制造业、零售业等等。

视觉系统在零售业4.0中的作用

2020年1月6日

2020年1月6日

技术在零售购物中扮演着越来越重要的角色,这一发展被称为零售4.0。我们来看看计算机视觉是如何推动这场革命的。

计算机视觉的优点和局限性

2019年9月10日

2019年9月10日

计算机视觉是计算机科学的一个分支,它允许机器系统实时地查看、处理和解释视觉信息。

机器学习和模式识别之间有什么区别?

2019年10月12日

2019年10月12日

模式识别是机器学习的工程应用。机器学习处理可以从数据中学习的系统的构建和研究,而不是仅遵循明确编程的指令,而模式识别是对数据中模式和规律性的识别。

计算机视觉的未来

2018年8月9日

2018年8月9日

计算机视觉通过缩短开发时间并创建与用户想要和需要的内容相匹配的最终产品,为用户提供直接的好处。而不是在一小群开发人员和C级管理人员的闭门造车中确定功能,是基于自然使用而不断发展。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注