Fig 4 shows the data flow of the wh

Fig 4 shows the data flow of the whole system. The host PC
performs the classification and abstraction of the vision data
and this data logs important parameters to be compared with
the embedded target at hand. The algorithms we discussed
support the construction of a road model, calculation of the
vehicle width and classification of pedestrian and traffic sign
target instances. The video is replayed onto the embedded
target and checked for its ability to calculate the information
shown in the Fig 4. The information calculated over the time
stamps is measured and compared with information calculated
on the host PC. Performance characterization results based on
the parameters discussed can be easily automated with this
data flow and algorithm analysis becomes a much less tedious
process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ฟิก 4 แสดงลำดับข้อมูลของทั้งระบบ โฮสต์ PC
ทำประเภทและ abstraction ข้อมูลวิสัยทัศน์
และข้อมูลบันทึกพารามิเตอร์สำคัญเทียบเคียง
เป้าหมายที่ฝังตัว อัลกอริทึมเรา
สนับสนุนการก่อสร้างถนนแบบ คำนวณการ
รถความกว้าง และประเภทของการเดิน และเครื่องหมายจราจร
เป้าหมายอินสแตนซ์ โซร์วิดีโอที่ฝังตัวลงใน
เป้าหมาย และตรวจสอบความสามารถในการคำนวณข้อมูล
แสดงใน 4 ฟิก ข้อมูลคำนวณช่วงเวลา
แสตมป์ใช้วัด และเปรียบเทียบกับข้อมูลที่คำนวณ
บนโฮสต์พีซี ประสิทธิภาพจำแนกผลลัพธ์ตาม
พารามิเตอร์ที่กล่าวถึงสามารถเป็นได้แบบอัตโนมัตินี้
ขั้นตอนและขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็น น่าเบื่อมากน้อย
กระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 4 แสดงการไหลของข้อมูลของทั้งระบบ เครื่องคอมพิวเตอร์โฮสต์
ดำเนินการจำแนกและนามธรรมของข้อมูลการมองเห็น
และข้อมูลบันทึกพารามิเตอร์ที่สำคัญที่จะนำมาเปรียบเทียบกับ
เป้าหมายที่ฝังตัวอยู่ในมือ อัลกอริทึมที่เรากล่าวถึง
การสนับสนุนการก่อสร้างถนนของรูปแบบการคำนวณ
ความกว้างของรถและประเภทของการเดินเท้าและการจราจรสัญญาณ
กรณีเป้าหมาย วิดีโอจะถูกย้อนไปยังที่ฝังตัว
เป้าหมายและการตรวจสอบความสามารถในการคำนวณข้อมูล
ที่แสดงในรูปที่ 4 ข้อมูลคำนวณเมื่อเวลาผ่านไป
ประทับที่วัดและเปรียบเทียบกับข้อมูลการคำนวณ
ในเครื่องคอมพิวเตอร์โฮสต์ ผลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานขึ้นอยู่กับ
ตัวแปรที่กล่าวถึงได้โดยอัตโนมัติได้อย่างง่ายดายด้วยนี้
การไหลของข้อมูลและการวิเคราะห์อัลกอริทึมจะกลายเป็นมากน้อยน่าเบื่อ
กระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 4 แสดงการไหลของข้อมูลทั้งระบบ โฮสต์คอมพิวเตอร์
แสดงการจำแนกและนามธรรมของข้อมูลและข้อมูลนี้บันทึกภาพ

เมื่อเทียบกับตัวแปรสำคัญที่เป็นเป้าหมายที่ฝังตัวอยู่ในมือ อัลกอริทึมที่เรากล่าวถึง
สนับสนุนการก่อสร้างถนนรูปแบบการคำนวณ
รถกว้างและการจำแนกประเภทของคนเดินเท้าและเครื่องหมาย
จราจรเป้าหมายกรณีวิดีโอซ้ำลงฝังตัว
เป้าหมายและการตรวจสอบความสามารถในการคํานวณข้อมูล
แสดงในรูปที่ 4 ข้อมูลคำนวณช่วงเวลา
แสตมป์เป็นวัดและเปรียบเทียบกับข้อมูลบนโฮสต์คอมพิวเตอร์คำนวณ

ผลการปฏิบัติการตามพารามิเตอร์ที่กล่าวถึงสามารถได้อย่างง่ายดายโดยอัตโนมัติกับนี้
การไหลของข้อมูลและการวิเคราะห์อัลกอริทึมจะกลายเป็นมากน้อยน่าเบื่อ
กระบวนการ