AI प्रशिक्षण के लिए मौसम और प्रकाश डेटासेट

विवरण: "क्लाउडी डे सिटी रोड डैश कैम वीडियो डेटासेट" को बादल छाए मौसम की स्थिति में स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए तैयार किया गया है। 1920 x 1080 पिक्सल से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 31 fps से अधिक की फ़्रेम दर पर ड्राइविंग रिकॉर्डर के साथ कैप्चर किया गया, यह डेटासेट बादल वाले आसमान की फैली हुई रोशनी के तहत भी विस्तृत दृश्यता सुनिश्चित करता है। इसमें शहरी सेटिंग में आम तौर पर पाए जाने वाले 10 से अधिक ऑब्जेक्ट श्रेणियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग शामिल हैं, जैसे कि मनुष्य, कार, इलेक्ट्रिक साइकिल, वैन और ट्रक। इस डेटासेट का उद्देश्य कम-से-कम आदर्श मौसम की स्थिति में नेविगेट करने और सूचित निर्णय लेने की AI मॉडल की क्षमता को परिष्कृत करना है, जिससे सुरक्षा और विश्वसनीयता बढ़ती है।

विवरण: "क्लाउडी डे क्रॉसरोड डैश कैम वीडियो डेटासेट" विशेष रूप से बादल वाले मौसम की स्थिति में क्रॉसरोड नेविगेशन की जटिल गतिशीलता को कैप्चर करता है। इस डेटासेट को उच्च-रिज़ॉल्यूशन ड्राइविंग रिकॉर्डर के साथ फिल्माया गया है, जिसमें 1920 x 1080 पिक्सेल से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 32 fps से अधिक की फ़्रेम दर है, ताकि कम रोशनी में भी स्पष्टता और विवरण सुनिश्चित किया जा सके। यह बादलों वाले दिनों में चौराहों पर पेश की जाने वाली अनूठी चुनौतियों के बीच मनुष्यों, कारों, इलेक्ट्रिक साइकिलों, वैन और ट्रकों सहित 10 से अधिक विशिष्ट शहरी वस्तु श्रेणियों को दर्शाता है। डेटासेट जटिल शहरी चौराहों को समझने और उचित तरीके से प्रतिक्रिया करने में सक्षम स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम विकसित करने के लिए एक आवश्यक संसाधन है, खासकर जब दृश्यता बादलों से प्रभावित होती है।

विवरण: "लो लाइटिंग डैश कैम वीडियो डेटासेट" को कम रोशनी की स्थितियों में नेविगेट करने के लिए स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के लिए तैयार किया गया है, जो रात के समय या कम रोशनी वाले वातावरण में सुरक्षित ड्राइविंग के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता है। 1920 x 1080 पिक्सल से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 30 एफपीएस से अधिक की फ्रेम दर पर ड्राइविंग रिकॉर्डर के साथ कैप्चर किया गया, यह डेटासेट चौराहों, रास्तों और रास्तों जैसी विभिन्न सेटिंग्स में कम रोशनी वाले परिदृश्यों पर केंद्रित है। इसमें मनुष्यों, कारों, इलेक्ट्रिक साइकिलों, वैन और ट्रकों जैसी आम शहरी वस्तुओं के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग शामिल हैं, जो कम दृश्यता में स्वायत्त वाहनों के सामने आने वाली चुनौतियों का एक व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं।

विवरण: "रेनी डैश कैम वीडियो डेटासेट" विशेष रूप से स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के लिए बरसात की परिस्थितियों में सटीक रूप से कार्य करने के लिए विकसित किया गया है, जो महत्वपूर्ण दृश्यता और सतह कर्षण चुनौतियों का सामना करता है। 1920 x 1080 पिक्सल से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 30 एफपीएस से अधिक की फ्रेम दर पर ड्राइविंग रिकॉर्डर के साथ कैप्चर किया गया, यह डेटासेट शहरी सेटिंग्स में बरसात के दिनों के परिदृश्यों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें चौराहे, रास्ते और रास्ते शामिल हैं। इसमें बरसात के मौसम के साथ आने वाली परिवर्तनशील और अक्सर कठिन प्रकाश स्थितियों के तहत मनुष्यों, कारों, इलेक्ट्रिक साइकिलों, वैन और ट्रकों जैसी 10 से अधिक सामान्य शहरी श्रेणियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग हैं।

विवरण: "सनी डे सिटी रोड डैश कैम वीडियो डेटासेट" धूप की स्थिति में शहर की सड़कों की जीवंत गतिशीलता को कैप्चर करता है, जो स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के विकास के लिए आवश्यक है। यह डेटासेट उच्च-रिज़ॉल्यूशन ड्राइविंग रिकॉर्डर के साथ रिकॉर्ड किया गया है, जिसमें 1920 x 1080 से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 33 fps से अधिक की फ़्रेम दर है, जो क्रिस्टल-क्लियर इमेजरी और फ्लुइड मोशन कैप्चर सुनिश्चित करता है। इसमें 10 से अधिक सामान्य शहरी वस्तु श्रेणियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग शामिल हैं, जिनमें मनुष्य, कार, इलेक्ट्रिक साइकिल, वैन, ट्रक और बहुत कुछ शामिल हैं, जो AI को धूप वाले शहरी वातावरण में विभिन्न तत्वों को पहचानने और प्रतिक्रिया देने के लिए एक समृद्ध प्रशिक्षण आधार प्रदान करते हैं।

विवरण: "सनी डे क्रॉसरोड्स डैश कैम वीडियो डेटासेट" धूप की स्थिति में चौराहों पर गतिशील बातचीत की एक केंद्रित झलक प्रदान करता है, जो स्वायत्त वाहनों के लिए शहरी ड्राइविंग का एक महत्वपूर्ण पहलू है। 1920 x 1080 पिक्सल से अधिक के उच्च-रिज़ॉल्यूशन ड्राइविंग रिकॉर्डर और 34 fps से अधिक फ्रेम दर के साथ कैप्चर किया गया, यह डेटासेट विस्तृत विश्लेषण और AI प्रशिक्षण के लिए आवश्यक स्पष्ट और तरल दृश्य प्रदान करता है। इसमें 10 से अधिक विशिष्ट शहरी वस्तु श्रेणियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग शामिल हैं, जिनमें मनुष्य, कार, इलेक्ट्रिक साइकिल, वैन, ट्रक और बहुत कुछ शामिल हैं। इस समृद्ध डेटासेट का उद्देश्य व्यस्त चौराहों पर स्व-चालित कारों के निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम को बढ़ाना है, जहाँ वाहन और पैदल चलने वालों की गतिविधियों की जटिलता काफी बढ़ जाती है।