自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境，而人工智能模型处理这些数据，以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线，考虑道路条件和交通。深度学习模型，特别是cnn，对于车道检测和障碍物识别等任务至关重要。
传感器融合和AI的集成使车辆能够适应动态环境，确保导航的安全性和效率。
你如何从视频中识别动作？
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“是的，数据增强可以在推理过程中应用，但理解其背景和目的非常重要。通常，数据增强是在训练阶段使用的，以帮助模型更好地泛化，通过让模型接触到更广泛的输入数据。然而，在某些情况下，在推理阶段增强数据也是有益的，特别是在测试模型的鲁棒性或输入数据