Beamr推出適用於自動駕駛車隊的ML-Safe無損壓縮

自動駕駛汽車測試車隊生成的視頻比它們可以存儲或移動的視頻還要多。Beamr的無損壓縮技術在測試車輛中保持了拍攝時的位精確性，同時將文件大小減少了47%。

參加AutoSens Europe的演示，巴塞羅那，9月22日至24日，131號展位

以色列赫茨利亞，9月。2026年16月16日（環球新聞網）--視頻優化技術和解決方案的領導者Beamr Iming Ltd.（納斯達克股票代碼：BMR）今天推出了無損壓縮，作為自動駕駛汽車（AV）的ML-Safe視頻數據壓縮的一部分。ML-Safe解決方案使AV團隊能夠在保持ML模型準確性的同時減少視頻數據文件大小，現在涵蓋了根據模型自身準確性指標確認的有損壓縮和根據定義位精確的無損壓縮。

Beamr將於9月22日至24日在巴塞羅那舉行的AutoSens Europe上展示其ML-Safe解決方案，展位131。

AV測試艦隊生成的視頻數量超過了它們存儲或移動的能力。一輛測試車輛可運行多達16個攝像頭，通常為11個。他們一次可以記錄數十TB的數據。相機通常會產生12位Bayer，這是相機傳感器在進入AV管道之前的原始輸出。到目前為止，AV團隊經常必須保持鏡頭的原始狀態，不進行壓縮，因為測試車輛中的編碼器不接受12位拜耳格式。因此，AV團隊有兩個選擇：保留原始鏡頭並在驅動器中付費、交換和上傳時間，或者刪除視頻數據並希望未來的模型永遠不需要它。

Beamr的無損壓縮通過採用12位Bayer並以零損失進行壓縮來滿足AV團隊的需求。此外，數據捕獲容量幾乎增加了一倍，數據得到了保留，並且不需要新的硬件。該工作在集成在數據記錄器中的圖形處理器中的視頻編碼器上運行。由於編碼器與圖形處理器計算核心分開運行，因此壓縮會利用人工智能模型未使用的容量。

Beamr的無損壓縮旨在在單個圖形處理器的視頻編碼器上實時壓縮多個攝像機。在Beamr對800萬像素相機的12位拜耳錄音進行的測試中，壓縮文件比原始文件小47%。

「通過與AV和ADAS公司的聯合合作，我們確定了他們對數據收集工具中邊緣無損壓縮的需求，實時支持多個攝像機流。所以我們建造了它，」Beamr首席執行官Sharon Carmel説。「通過運行Beamr的由圖形處理器加速的無損解決方案，我們正在展示一種可以減少捕獲點數據的解決方案，同時保留原始相機數據的每一位。」

「無損壓縮是Beamr的ML安全視頻數據壓縮解決方案中缺少的一部分，」Beamr CPO Dani Megrelishvili説。「我們已經提供了ML安全有損壓縮測試對團隊自己的模型。現在，需要保留每一個比特的團隊也可以壓縮在測試車輛中。這使得Beamr處於創建數據的位置，並且在接下來的每一步中保存的內容都會再次保存：在驅動器上，在通往雲的路上，以及在讀取它的每次訓練運行中。"

自動駕駛汽車和ADAS團隊可以在自己的視頻數據和管道設計上測試Beamr ML-Safe壓縮。要在AutoSens Europe，Barcelona（展位131）預訂會議或請求對您的數據進行無損評估，請訪問beamr.com/lossless。關於Beamr

Beamr（納斯達克股票代碼：BMR）是內容自適應視頻壓縮領域的全球領導者，深受Netflix和派拉蒙等頂級媒體公司的信賴。Beamr的感知優化技術（CABR）擁有53項專利，並榮獲艾美獎技術與工程獎。這項創新技術可將視頻文件大小減少多達50%，同時保留質量並實現人工智能增強功能。

Beamr為高增長市場（例如媒體和娛樂、用户生成的內容、機器學習和自動駕駛汽車）提供高效的視頻工作流程。其靈活的部署選項包括本地雲、私有云或公共雲，為Amazon Web Services（AWS）和Oracle雲基礎設施（OCI）客户提供便利。

欲瞭解更多詳情，請訪問www.beamr.com或投資者網站www.investors.beamr.com，並在Linkedin和X上關注我們。

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