În ultimul deceniu sau mai puțin, fiecare producător auto pe care l-ai întâlnit a fost încântat de perspectivele ca mașinile cu conducere autonomă să inunde piața. În timp ce câțiva mari producători de automobile au lansat vehicule „nu destul de autonome” care se pot conduce singure pe autostradă (cu o supraveghere constantă din partea șoferilor, desigur), tehnologia autonomă nu s-a produs așa cum credeau experții.
În 2019, la nivel global, au existat aproximativ 31 milioane de euro vehicule autonome (un anumit nivel de autonomie) în operațiuni. Se estimează că acest număr va crește la 54 de milioane până în anul 2024. Tendințele arată că piața ar putea crește cu 60%, în ciuda unei scăderi de 3% în 2020.
Deși există multe motive pentru care mașinile cu conducere autonomă ar putea fi lansate mult mai târziu decât se aștepta, un motiv principal este lipsa datelor de formare de calitate în ceea ce privește volumul, diversitatea și validarea. Dar de ce sunt importante datele de instruire pentru dezvoltarea vehiculelor autonome?
Importanța datelor de antrenament pentru vehicule autonome
Vehicule autonome sunt mai bazate pe date și mai dependente de date decât orice altă aplicație a AI. Calitatea sistemelor de vehicule autonome depinde în mare măsură de tipul, volumul și diversitatea datelor de antrenament utilizate.
Pentru a se asigura că vehiculele autonome pot conduce cu interacțiune umană limitată sau fără interacțiune umană, acestea trebuie să înțeleagă, să recunoască și să interacționeze cu stimulii în timp real prezenți pe străzi. Pentru ca acest lucru să se întâmple, mai mulți rețele neuronale trebuie să interacționeze și să proceseze datele colectate de la senzori pentru a oferi o navigare sigură.
Cum să obțineți date de instruire pentru vehicule autonome?
Un sistem AV fiabil este antrenat pentru fiecare scenariu posibil pe care un vehicul ar putea întâlni în timp real. Trebuie să fie pregătit să recunoască obiectele și să ia în considerare variabilele de mediu pentru a produce un comportament precis al vehiculului. Dar adunarea unor volume atât de mari de seturi de date pentru a aborda cu acuratețe fiecare caz marginal este o provocare.
Pentru a antrena în mod corespunzător sistemul AV, tehnicile de adnotare video și imagini sunt utilizate pentru a identifica și descrie obiectele dintr-o imagine. Datele de antrenament sunt colectate folosind fotografii generate de cameră, identificând imaginile prin clasificarea și etichetarea cu acuratețe a acestora.
Imaginile adnotate ajută sistemele de învățare automată și computerele să învețe cum să îndeplinească sarcinile necesare. Sunt furnizate lucruri contextuale precum semnalele, indicatoarele rutiere, pietonii, condițiile meteorologice, distanța dintre vehicule, adâncimea și alte informații relevante.
Mai multe companii de top oferă seturi de date de formare în diferite imagini și adnotare video formate pe care dezvoltatorii le pot folosi pentru a dezvolta modele AI.
De unde provin datele de antrenament?
Vehiculele autonome folosesc o varietate de senzori și dispozitive pentru a aduna, recunoaște și interpreta informațiile din jurul mediului lor. Sunt necesare diverse date și adnotări pentru a dezvolta sisteme AV de înaltă performanță alimentate de inteligență artificială.
Unele dintre instrumentele folosite sunt:
Aparat foto:
Camerele prezente pe vehicul înregistrează imagini și videoclipuri 3D și 2D
Radar:
Radarul oferă vehiculului date cruciale cu privire la urmărirea obiectelor, detectarea și predicția mișcării. De asemenea, ajută la construirea unei reprezentări bogate în date a mediului dinamic.
LiDaR (Detecția și măsurarea luminii):
Pentru a interpreta cu acuratețe imagini 2D într-un spațiu 3D, este vital să folosiți LiDAR. LiDAR ajută la măsurarea adâncimii și a distanței și a proximității cu ajutorul laserului.
Punct de remarcat în timpul colectării datelor de formare a vehiculelor autonome
Instruirea unui vehicul autonom nu este o sarcină unică. Necesită îmbunătățire continuă. Un vehicul complet autonom poate fi o alternativă mai sigură la mașinile fără șofer care au nevoie de asistență umană. Dar pentru aceasta, sistemul trebuie antrenat pe cantități mari de diverse și date de antrenament de înaltă calitate.
Volumul și diversitatea
Un sistem mai bun și mai fiabil poate fi dezvoltat atunci când vă antrenați masina de învățare model pe cantități mari de seturi de date diverse. O strategie de date care poate identifica cu precizie când un set de date este suficient și când este necesară experiența în lumea reală.
Anumite aspecte ale condusului provin doar din experiența din lumea reală. De exemplu, un vehicul autonom ar trebui să anticipeze scenarii deviante din lumea reală, cum ar fi virajul fără semnalizare sau întâlnirea unui pieton care merge.
În timp ce de înaltă calitate adnotarea datelor ajută în mare măsură, se recomandă, de asemenea, achiziționarea de date în ceea ce privește volumul și diversitatea pe parcursul cursului de formare și experiență.
Precizie ridicată în adnotare
Modelele dvs. de învățare automată și de învățare profundă trebuie să fie instruite pe date curate și precise. Autonom conducând mașini devin din ce în ce mai fiabile și înregistrează niveluri ridicate de precizie, dar totuși trebuie să treacă de la o precizie de 95% la 99%. Pentru a face asta, ei trebuie să perceapă mai bine drumul și să înțeleagă regulile neobișnuite ale comportamentului uman.
Utilizarea tehnicilor de adnotare a datelor de calitate poate ajuta la îmbunătățirea acurateței modelului de învățare automată.
- Începeți prin a identifica lacunele și disparitățile în fluxul de informații și mențineți actualizate cerințele de etichetare a datelor.
- Dezvoltați strategii pentru a aborda scenarii de caz margine din lumea reală.
- Îmbunătățiți în mod regulat modelul și standardele de calitate pentru a reflecta cele mai recente obiective de antrenament.
- Colaborați întotdeauna cu un partener de încredere și experimentat de formare a datelor, care utilizează cea mai recentă etichetare și tehnici de adnotare și cele mai bune practici.
Cazuri de utilizare posibile
Detectarea și urmărirea obiectelor
Mai multe tehnici de adnotare sunt folosite pentru a adnota obiecte precum pietoni, mașini, semnale rutiere și multe altele într-o imagine. Ajută vehiculele autonome să detecteze și să urmărească lucrurile cu o mai mare precizie.
Detectarea plăcuței de înmatriculare
Cu ajutorul tehnicii de adnotare a imaginii casetei de delimitare, plăcuțele de înmatriculare sunt ușor de localizat și extras din imaginile vehiculelor.Analizând Semaforul
Din nou, folosind tehnica cutiei de delimitare, semnalele și panourile sunt ușor de identificat și adnotat.
Sistem de urmărire a pietonilor
Urmărirea pietonilor se face prin urmărirea și adnotarea mișcării pietonului în fiecare cadru video, astfel încât vehiculul autonom să poată identifica cu precizie mișcarea pietonilor.
Diferențierea benzii
Diferențierea benzilor joacă un rol crucial în dezvoltarea sistemului de vehicule autonome. În vehiculele autonome, liniile sunt trasate pe benzi, străzi și trotuare folosind adnotarea poliliniei pentru a permite diferențierea precisă a benzilor.
Sisteme ADAS
Sistemele avansate de asistență pentru șofer ajută vehiculele autonome să detecteze semnele rutiere, pietonii, alte mașini, asistența la parcare și avertizarea de coliziune. Pentru activare viziunea computerului in ADAS, toate imaginile indicatoarelor rutiere trebuie să fie adnotate eficient pentru a recunoaște obiectele și scenariile și pentru a lua măsuri în timp util.
Sistem de monitorizare a șoferului / Monitorizare în cabină
Monitorizarea în cabină ajută, de asemenea, la asigurarea siguranței ocupanților vehiculului și a altora. O cameră plasată în interiorul cabinei adună informații vitale ale șoferului, cum ar fi somnolența, privirea ochilor, distracția atenției, emoția și multe altele. Aceste imagini din cabină sunt adnotate cu precizie și utilizate pentru antrenarea modelelor de învățare automată.
Cu ajutorul tehnicii de adnotare a imaginii casetei de delimitare, plăcuțele de înmatriculare sunt ușor de localizat și extras din imaginile vehiculelor.Shaip este o companie importantă de adnotare a datelor, care joacă un rol crucial în furnizarea companiilor cu date de instruire de înaltă calitate pentru alimentarea sistemelor de vehicule autonome. Al nostru acuratețea etichetării și adnotării imaginilor au contribuit la construirea de produse AI de vârf în diferite segmente ale industriei, cum ar fi asistența medicală, retailul și autovehiculele.
Oferim cantități mari de seturi de date de instruire diverse pentru toate modelele dvs. de învățare automată și de deep learning la prețuri competitive.
Pregătește-te să-ți transformi proiectele AI cu un furnizor de date de instruire de încredere și cu experiență.
