盖世汽车讯 8月5日，计算机视觉技术公司STRADVISION宣布开发出新数据管道自动化系统，旨在加速数字化转型。STRADVISION以其基于AI的图像识别软件SVNet而闻名，旨在通过简化其数据流程来增强其产品。
图片来源：STRADVISION
数据管道涉及对从各种来源收集的原始数据进行预处理，将其转换为可分析的格式，并将其存储在数据仓库中。传统上，此过程包括提取、转换和加载（ETL）数据。然而，由于SVNet对精确数据的要求很复杂，STRADVISION的ETL过程分为几个阶段，使整个工作流程变得复杂且耗时。
为了应对这些挑战，STRADVISION开发出新自动化系统，该系统由三个主要组件组成：数据预处理管道、数据质量管道和数据效率管道。该系统在并行处理集群服务器上运行，有效地确保高质量数据以优化SVNet的性能。数据集中在STRADVISION的专有数据中心，即定制的数据仓库，可确保所有公司成员通过统一界面获得一致的数据访问。
数据管道自动化系统大大减少了错误、提高了生产率，并显著降低了成本。因此，客户现在可以享受更快、更准确、更可靠的SVNet服务。
数据预处理管道：此阶段将原始车辆数据转换为适合训练的格式。STRADVISION解决了传感器数据延迟和偏差引起的数据同步和偏差等常见问题。该公司开发了先进的数据校正技术，大大提高了数据质量并减少了人工劳动。
数据质量管道：过去，增加数据量是改善AI学习成果的主要方法。然而，STRADVISION专注于数据质量，事实证明这可以提高图像识别率。数据质量管道采用错误识别和校正来最大限度地提高AI模型性能，最大限度地减少噪音并提高识别准确性。
数据效率管道：该管道降低了与SVNet训练数据生成相关的成本。传统上，手动数据生成工作的质量和成本各不相同。STRADVISION开发了一个AI模型来自动化和优化此过程，确保始终如一的质量并降低人工成本。该AI模型不断进行实时再训练和更新，支持和简化数据生成员工的工作。
STRADVISION首席技术官Jack Sim评论道：“我们正在加速数字化转型，为客户提供快速稳定的服务。我们的新数据管道自动化系统是该计划的关键组成部分。通过持续的流程自动化降低运营成本并优化资源利用率，我们旨在提供更好的服务。”
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