정확도 인식 협력 감지 및 연결된 자율 주행 차량을 위한 컴퓨팅

연결된 자율 주행 차량(CAV)의 높은 인지 성능을 유지하기 위해, 정확도 인식 및 자원 효율적인 원시 수준의 협력 감지와 컴퓨팅 체계를 제안한다. 이 체계는 객체 분류 하위 작업의 병렬성을 활용하여 객체 단위의 부분 원시 감지 데이터 선택, 전송, 융합 및 처리를 가능하게 한다. 또한 감지 데이터 품질과 객체 분류 정확도 간의 관계를 학습하는 지도 학습 모델을 활용하여 정확도 인식 감지 데이터 선택을 지원한다.