ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച് അഡ്വാൻസ്ഡ് ഡ്രൈവർ അസിസ്റ്റൻസ് സിസ്റ്റത്തിൽ (എഡിഎഎസ്) ഗണ്യമായ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. വൈവിധ്യമാർന്ന സെൻസറുകളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും എഡിഎഎസ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. ക്യാമറകൾ, ലിഡാർ (ലൈറ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആൻഡ് റേഞ്ചിംഗ്), റഡാർ, അൾട്രാസോണിക് സെൻസറുകൾ എന്നിവ ഈ സെൻസറുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. വാഹനത്തിന്റെ ചുറ്റുമുള്ള പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് തത്സമയം ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ ഇമേജുകൾ, വീഡിയോ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

പരിശീലന ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡെവലപ്മെന്റ് ടെക്നിക്കുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സെൻസർ ഡാറ്റ തത്സമയം വിശകലനം ചെയ്യാനും ഡ്രൈവർ സുരക്ഷ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഡ്രൈവിംഗ് ജോലികളിൽ സഹായിക്കുന്നതിനും അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയും. ചുറ്റുമുള്ള വസ്തുക്കളുടെ ദൂരം, വേഗത, സഞ്ചാരപഥങ്ങൾ എന്നിവ കണക്കാക്കാനും അവയ്ക്ക് കഴിയും, ഇത് എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ സംഭവ്യമായ കൂട്ടിയിടികൾ പ്രവചിക്കാനും സമയബന്ധിതമായ മുന്നറിയിപ്പുകൾ നൽകാനും പ്രതിരോധ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. അഡ്വാൻസ്ഡ് ഡ്രൈവർ അസിസ്റ്റൻസ് സിസ്റ്റത്തിലെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ടെക്നിക്കുകളുടെയും എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തിലും വിന്യാസത്തിലും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളിലേക്കും നമുക്ക് കടക്കാം.

എഡിഎഎസിനായി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും വിന്യസിക്കുന്നതിലും പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ

Data preprocessing

ഫലപ്രദമായ വിശകലനത്തിനും തീരുമാനമെടുക്കലിനുമായി ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിൽ എഡിഎഎസിലെ ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പിശകുകളും പൊരുത്തക്കേടുകളും നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനായി ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക, ഇന്റർപോളേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ വഴി നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, ഔട്ട്ലിയറുകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുക, സവിശേഷതകൾ സാധാരണ നിലയിലാക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇമേജ് ഡാറ്റയ്ക്കായി, റീസൈസിംഗ് സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നു, അതേസമയം നോർമലൈസേഷൻ രീതികൾ പിക്സൽ മൂല്യങ്ങൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നു. ലിഡാർ അല്ലെങ്കിൽ റഡാർ റീഡിംഗുകൾ പോലുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റ, ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യൽ അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്ലിയർ കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള ഫിൽട്ടറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് വിധേയമായേക്കാം.

ഈ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ നിർവഹിക്കുന്നതിലൂടെ, എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റത്തിന് വിശ്വസനീയവും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയും മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്

പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുകയും മോഡൽ സങ്കീർണ്ണതയും വ്യാഖ്യാനക്ഷമതയും സന്തുലിതമാക്കുകയും വൈവിധ്യമാർന്ന സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരണം പ്രാപ്തമാക്കുകയും ഹാർഡ്വെയർ പരിമിതികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് എഡിഎഎസിലെ മറ്റൊരു പ്രധാന പ്രക്രിയയാണ്. വിഷ്വൽ ടാസ്ക്കുകൾക്കായി കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ), തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) അല്ലെങ്കിൽ ലോംഗ് ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി നെറ്റ് വർക്കുകൾ (എൽഎസ്ടിഎം) പോലുള്ള ഉചിതമായ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗ് നേടാനും മോഡൽ തീരുമാനങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും വിഭവ പരിമിതികൾക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ വിവിധ ഡ്രൈവിംഗ് അവസ്ഥകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇമേജുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സ്പേഷ്യൽ സവിശേഷതകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനും സിഎൻഎന്നുകൾ കൺവലൂഷണൽ, പൂളിംഗ് പാളികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം ആർഎൻഎൻസുകളും എൽഎസ്ടിഎമ്മുകളും താൽക്കാലിക ആശ്രിതത്വം പിടിച്ചെടുക്കുകയും ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ മയക്കം കണ്ടെത്തുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി മെമ്മറി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ

ഫലപ്രദമായ മോഡൽ പഠനവും പ്രകടനവും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വിഭജനം, ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷൻ, മറ്റ് ആവശ്യമായ നടപടികൾ എന്നിവയിൽ എഡിഎഎസിലെ പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ സഹായിക്കുന്നു. ശേഖരിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ പരിശീലനം, മൂല്യനിർണ്ണയം, ടെസ്റ്റിംഗ് സെറ്റുകളായി വിഭജിക്കുക, ആഴത്തിലുള്ള പഠന ശൃംഖലയെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുക, മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഹൈപ്പർപാരാമെറ്ററുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുക, അന്തിമ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം ടെസ്റ്റിംഗ് സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുക എന്നിവ ഡാറ്റ വിഭജനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യവും വലുപ്പവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഓവർഫിറ്റിംഗിന്റെ അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ഇമേജുകളിൽ ഫ്ലിപ്പിംഗ്, റൊട്ടേറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ശബ്ദം ചേർക്കുന്നത് പോലുള്ള ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ കൂട്ടായി പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, വൈവിധ്യം, വിശ്വാസ്യത എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും കൃത്യവും ശക്തവുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റത്തെ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ADAS-ലെ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളും സ്വയംഭരണ സവിശേഷതകളും

പരിശീലന പ്രക്രിയ

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളും നഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റത്തിലെ പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മോഡലിന്റെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാനും യഥാർത്ഥ ലോക ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കാനും ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയയിലൂടെ മോഡലിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, മോഡൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുള്ള കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലും ട്രാക്കിംഗും

ഡ്രൈവിംഗ് പാതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ റോഡ് സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കാൽനടയാത്രക്കാരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ഉള്ള സംവിധാനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനാൽ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലും ട്രാക്കിംഗും എഡിഎഎസിലെ ഒരു നിർണായക ഘട്ടമാണ്. എഡിഎഎസിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ നടത്താൻ നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകളുണ്ട്, പ്രാദേശിക അധിഷ്ഠിത കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ആർ-സിഎൻഎൻ), സിംഗിൾ ഷോട്ട് മൾട്ടിബോക്സ് ഡിറ്റക്ടർ (എസ്എസ്ഡി), യു ഓൺലി ലുക്ക് വൺസ് (യോലോ) എന്നിവയാണ് ചില ജനപ്രിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന അധിഷ്ഠിത സാങ്കേതികതകൾ.

വിന്യാസം

എഡിഎഎസിലെ ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ വിന്യാസം പരിശീലനം ലഭിച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ ഓൺബോർഡ് കമ്പ്യൂട്ടർ അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക പ്രോസസ്സറുകൾ പോലുള്ള വാഹനത്തിന്റെ ഹാർഡ്വെയർ ഘടകങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇതിനകം നിലനിൽക്കുന്ന ഹാർഡ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചറിനുള്ളിൽ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ മോഡൽ സ്വീകരിക്കണം. മറ്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ മൊഡ്യൂളുകളുമായും സെൻസറുകളുമായും ആശയവിനിമയം നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന മോഡലുകൾ വാഹനത്തിന്റെ സോഫ്റ്റ്വെയർ സ്റ്റാക്കിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ക്യാമറകൾ, ലിഡാർ, റഡാർ, അൾട്രാസോണിക് സെൻസറുകൾ തുടങ്ങി വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ സെൻസർ ഡാറ്റ അവർ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഈ വിന്യസിച്ച മോഡലുകൾ ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തുന്നു, ലെയ്ൻ അടയാളങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, അവയുടെ വ്യാഖ്യാനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡ്രൈവിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു. സമയബന്ധിതമായ മുന്നറിയിപ്പുകൾ നൽകുന്നതിനും നിർണായക സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഡ്രൈവർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിനും ഈ തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗ് നിർണായകമാണ്.

തുടർച്ചയായ പഠനവും അപ് ഡേറ്റും

ഓൺലൈൻ പഠനം: പുതിയ ഡാറ്റയെയും അനുഭവങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ തുടർച്ചയായി പഠിക്കാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും. മാറുന്ന ഡ്രൈവിംഗ് അവസ്ഥകൾ, പുതിയ സാഹചര്യങ്ങൾ, വികസിച്ചുവരുന്ന സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയ്ക്ക് അനുസൃതമായി മോഡലുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റാ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാനവും: അപ് ഡേറ്റുചെയ് ത മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് തുടർച്ചയായ പഠനത്തിന് പുതിയ ഡാറ്റയുടെയും വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെയും ശേഖരണം ആവശ്യമാണ്. വിവിധ സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ, ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ മാനുവൽ വ്യാഖ്യാനം അല്ലെങ്കിൽ ലേബലിംഗ്, അതിനനുസരിച്ച് പരിശീലന പൈപ്പ് ലൈൻ അപ് ഡേറ്റ് ചെയ്യൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.

മോഡൽ റീ-ട്രെയിനിംഗും ഫൈൻ ട്യൂണിംഗും: പുതിയ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, ഉയർന്നുവരുന്ന പാറ്റേണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രൈവിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് പുതിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിലവിലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾക്ക് വീണ്ടും പരിശീലനം നൽകാനോ മികച്ച രീതിയിൽ ട്യൂൺ ചെയ്യാനോ കഴിയും.

ഇപ്പോൾ എഡിഎഎസ് വികസനത്തിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, ചട്ടക്കൂടുകൾ, ലൈബ്രറികൾ എന്നിവ നമുക്ക് നോക്കാം.

ടെൻസർഫ്ലോ: ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്. ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്, നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മാണം, മോഡൽ വിന്യാസം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള സമഗ്രമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ ഇത് നൽകുന്നു.

പൈടോർച്ച്: ഡൈനാമിക്സ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന മറ്റൊരു വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്, ഇത് ഗവേഷണത്തിനും പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിനും അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള നിരവധി ഉപകരണങ്ങളും യൂട്ടിലിറ്റികളും ഇത് നൽകുന്നു.

കെറാസ്: ടെൻസർഫ്ലോയ്ക്ക് മുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന ലൈബ്രറി. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ഇത് ഒരു ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദ ഇന്റർഫേസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് തുടക്കക്കാർക്കും ദ്രുത പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിനും പ്രാപ്യമാക്കുന്നു.

കാഫി: വേഗതയ്ക്കും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കുമായി പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്, പലപ്പോഴും എഡിഎഎസിലെ തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മോഡൽ വിന്യാസത്തിനായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകളുടെയും ഉപകരണങ്ങളുടെയും സമ്പന്നമായ ഒരു സെറ്റ് ഇത് നൽകുന്നു.

ഓപ്പൺ സിവി: വൈവിധ്യമാർന്ന ഇമേജ്, വീഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ജനപ്രിയ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ലൈബ്രറി. സെൻസർ ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നതിനും ഇമേജ് പരിവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും എഡിഎഎസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഇത് പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ, എഡിഎഎസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സംയോജനം വിവിധ സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, ഇത് കൃത്യമായ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, കൂട്ടിയിടി പ്രവചനം, സജീവമായ തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇത് ആത്യന്തികമായി സുരക്ഷിതവും നൂതനവുമായ ഡ്രൈവിംഗ് സഹായ കഴിവുകൾക്ക് സംഭാവന നൽകുന്നു.