Scene Data Augmentation with Real and Virtual Data for Enhanced AI-Driven Automated Driving Perception
Idioma: inglés
Editorial: Springer Vieweg Jan 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Automated driving requires robust and reliable perception systems, but rare and dangerous scenarios are often missing from real-world data. Kun Gao proposes an approach to scene data augmentation that combines real and virtual data to improve the performance of perception systems in complex environments. The goal is to reduce the limitations caused by insufficient training data for AI models. The method first analyzes important risk factors that influence perception performance. A scene data augmentation framework is then developed, integrating the realism of real data with the flexibility of virtual data. Using computer graphics and reinforcement learning, the approach generates a large number of challenging scenes and efficiently explores high-risk parameter combinations. The experimental results show that the proposed method improves robustness in rare and hazardous situations and increases the performance of AI-based object detection. The study also demonstrates that combining real and virtual data helps reduce the domain gap between them.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 176 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783658507893
- Título
- Scene Data Augmentation with Real and Virtual Data for Enhanced AI-Driven Automated Driving Perception
- Autor
- Kun Gao
- Editorial
- Springer Vieweg Jan 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3658507896
- ISBN 13
- 9783658507893
- Peso del artículo
- 236 gramos
- Dimensiones
- 210x148x10 mm
Automated driving requires robust and reliable perception systems, but rare and dangerous scenarios are often missing from real-world data. Kun Gao proposes an approach to scene data augmentation that combines real and virtual data to improve the performance of perception systems in complex environments. The goal is to reduce the limitations caused by insufficient training data for AI models. The method first analyzes important risk factors that influence perception performance. A scene data augmentation framework is then developed, integrating the realism of real data with the flexibility of virtual data. Using computer graphics and reinforcement learning, the approach generates a large number of challenging scenes and efficiently explores high-risk parameter combinations. The experimental results show that the proposed method improves robustness in rare and hazardous situations and increases the performance of AI-based object detection. The study also demonstrates that combining real and virtual data helps reduce the domain gap between them.
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Acerca del autor
Kun Gao is a research assistant at the Institute for Automotive Engineering Stuttgart (IFS) at the University of Stuttgart, Germany, where he also earned his doctorate. His research focuses on AI-based perception systems for automated driving.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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