A Smart IoT Enabled End-to-End 3D Object Detection System for Autonomous Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Integration of advanced signal processing, image processing, deep learning, edge computing, and the Internet of Things (IoT) into vehicles allows intelligent automated vehicles to navigate autonomously in different environments. It is crucial for reliable and safe driving that an autonomous vehicle can accurately, effectively, and efficiently recognize, perceive, and observe the surrounding environments. Autonomous vehicles comprise advanced sensor technologies such as RGB cameras and LiDaR that produce an extensive data set in the form of RGB images and 3D measurement points, also recognized as a point cloud. It is necessary to understand and interpret collected data information efficiently and to identify other road users, such as pedestrians and vehicles. Thus, we introduced a smart IoT-enabled deep learning based end-to-end 3D object detection system that works in real-time, emphasizing autonomous driving situations. The detection model is based on YOLOv3; firstly, the model is utilized for 2D object detection and then modified for 3D object detection purposes. The presented model uses point cloud, and RGB image data as input and outputs detected bounding boxes with confidence scores and class labels. Experiments are carried out on the Lyft data set; results reveal that the YOLOv3 model achieves high accuracy and outperforms from other state-of-the-art detection models in terms of effectiveness and accuracy. The overall accuracy of the model is 96% and 97% for 2D and 3D object detection, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle