W ciągu ostatniej dekady lub krócej każdy producent samochodów, którego spotkałeś, był podekscytowany perspektywą zalania rynku przez autonomiczne samochody. Podczas gdy kilku głównych producentów samochodów wprowadziło na rynek „nie do końca autonomiczne” pojazdy, które mogą samodzielnie jeździć po autostradzie (oczywiście pod stałą obserwacją kierowców), technologia autonomiczna nie pojawiła się, jak sądzili eksperci.
W 2019 roku na całym świecie było około 31 milionów pojazdy autonomiczne (pewny poziom autonomii) w operacjach. Przewiduje się, że liczba ta wzrośnie do 54 milionów do roku 2024. Trendy pokazują, że rynek może wzrosnąć o 60% pomimo 3% spadku w 2020 roku.
Chociaż istnieje wiele powodów, dla których samochody autonomiczne mogłyby zostać wprowadzone na rynek znacznie później niż oczekiwano, jednym z głównych powodów jest brak wysokiej jakości danych szkoleniowych pod względem ilości, różnorodności i walidacji. Ale dlaczego dane treningowe są ważne dla rozwoju pojazdów autonomicznych?
Znaczenie danych treningowych dla pojazdów autonomicznych
Pojazdy autonomiczne są bardziej oparte na danych i zależne od danych niż jakiekolwiek inne zastosowania sztucznej inteligencji. Jakość systemów pojazdów autonomicznych zależy w dużej mierze od rodzaju, ilości i różnorodności wykorzystywanych danych treningowych.
Aby pojazdy autonomiczne mogły jeździć z ograniczonym udziałem człowieka lub bez niego, muszą one rozumieć, rozpoznawać i wchodzić w interakcje z bodźcami w czasie rzeczywistym obecnymi na ulicach. Aby tak się stało, kilka sieci neuronowe muszą wchodzić w interakcje i przetwarzać dane zebrane z czujników, aby zapewnić bezpieczną nawigację.
Jak pozyskać dane szkoleniowe dla pojazdów autonomicznych?
Niezawodny system AV jest szkolony w każdym możliwym scenariuszu, jaki pojazd może napotkać w czasie rzeczywistym. Musi być przygotowany do rozpoznawania obiektów i uwzględniania zmiennych środowiskowych w celu uzyskania dokładnego zachowania pojazdu. Jednak gromadzenie tak dużych ilości zestawów danych w celu dokładnego rozwiązania każdego przypadku brzegowego jest wyzwaniem.
Aby prawidłowo wyszkolić system AV, wykorzystywane są techniki adnotacji wideo i obrazu do identyfikowania i opisywania obiektów na obrazie. Dane treningowe są gromadzone za pomocą zdjęć generowanych przez aparat, identyfikujących obrazy poprzez kategoryzowanie i dokładne ich oznaczanie.
Obrazy z adnotacjami pomagają systemom uczenia maszynowego i komputerom uczyć się, jak wykonywać wymagane zadania. Dostępne są informacje kontekstowe, takie jak sygnały, znaki drogowe, piesi, warunki pogodowe, odległość między pojazdami, głębokość i inne istotne informacje.
Kilka czołowych firm udostępnia zestawy danych szkoleniowych w innym wizerunku i adnotacja wideo formaty, których programiści mogą używać do opracowywania modeli AI.
Skąd pochodzą dane treningowe?
Pojazdy autonomiczne wykorzystują różnorodne czujniki i urządzenia do gromadzenia, rozpoznawania i interpretowania informacji dotyczących ich otoczenia. Do opracowania wydajnych systemów AV opartych na sztucznej inteligencji potrzebne są różne dane i adnotacje.
Niektóre z używanych narzędzi to:
Aparat:
Kamery obecne w pojeździe rejestrują obrazy i filmy 3D i 2D
Radar:
Radar dostarcza do pojazdu kluczowe dane dotyczące śledzenia obiektów, wykrywania i przewidywania ruchu. Pomaga również zbudować bogatą w dane reprezentację dynamicznego środowiska.
LiDaR (wykrywanie i zasięg światła):
Aby dokładnie zinterpretować obrazy 2D w przestrzeni 3D, niezbędne jest użycie LiDAR. LiDAR pomaga w pomiarach głębokości i odległości oraz wykrywaniu bliskości za pomocą lasera.
Należy zwrócić uwagę podczas zbierania danych szkoleniowych dotyczących pojazdów autonomicznych
Szkolenie autonomicznego pojazdu nie jest zadaniem jednorazowym. Wymaga ciągłego doskonalenia. W pełni autonomiczny pojazd może być bezpieczniejszą alternatywą dla samochodów bez kierowcy, które potrzebują pomocy człowieka. Ale w tym celu system musi być przeszkolony na dużych ilościach różnorodnych i wysokiej jakości dane treningowe.
Objętość i różnorodność
Lepszy i bardziej niezawodny system można opracować, szkoląc swoje uczenie maszynowe model na dużych ilościach różnych zestawów danych. Wdrożona strategia danych, która może dokładnie określić, kiedy zestaw danych jest wystarczający, a kiedy potrzebne jest doświadczenie w świecie rzeczywistym.
Pewne aspekty jazdy pochodzą wyłącznie z rzeczywistych doświadczeń. Na przykład pojazd autonomiczny powinien przewidywać odbiegające od warunków rzeczywiste scenariusze, takie jak skręcanie bez sygnalizacji lub napotkanie pieszego spacerującego.
Podczas wysokiej jakości adnotacja danych pomaga w dużym stopniu, zalecane jest również pozyskiwanie danych pod względem objętości i różnorodności w trakcie szkolenia i doświadczenia.
Wysoka dokładność adnotacji
Twoje modele uczenia maszynowego i uczenia głębokiego muszą być wytrenowane na czystych i dokładnych danych. Autonomiczny jeżdżenie samochodami stają się bardziej niezawodne i odnotowują wysoki poziom dokładności, ale nadal muszą przejść od dokładności 95% do 99%. Aby to zrobić, muszą lepiej postrzegać drogę i rozumieć niezwykłe zasady ludzkiego zachowania.
Korzystanie z wysokiej jakości technik adnotacji danych może pomóc w poprawie dokładności modelu uczenia maszynowego.
- Zacznij od zidentyfikowania luk i rozbieżności w przepływie informacji i aktualizuj wymagania dotyczące etykietowania danych.
- Opracuj strategie rozwiązywania rzeczywistych scenariuszy skrajnych przypadków.
- Regularnie ulepszaj model i wzorce jakościowe, aby odzwierciedlały najnowsze cele szkoleniowe.
- Zawsze współpracuj z niezawodnym i doświadczonym partnerem w zakresie szkolenia danych, który korzysta z najnowszych etykiet i techniki adnotacji i najlepsze praktyki.
Możliwe przypadki użycia
Wykrywanie i śledzenie obiektów
Do opisywania na obrazie obiektów, takich jak piesi, samochody, sygnalizacja drogowa i inne, stosuje się kilka technik adnotacji. Pomaga autonomicznym pojazdom wykrywać i śledzić rzeczy z większą dokładnością.
Wykrywanie tablic rejestracyjnych
Za pomocą techniki adnotacji obrazu w polu ograniczającym tablice rejestracyjne można łatwo zlokalizować i wyodrębnić z obrazów pojazdów.Analiza semafora
Ponownie, przy użyciu techniki obwiedni, sygnały i szyldy są łatwo identyfikowane i opisywane.
System śledzenia pieszych
Śledzenie pieszych odbywa się poprzez śledzenie i opisywanie ruchu pieszego w każdej klatce wideo, tak aby pojazd autonomiczny mógł dokładnie wskazać ruch pieszych.
Rozróżnianie pasów ruchu
Zróżnicowanie pasów ruchu odgrywa kluczową rolę w rozwoju systemów pojazdów autonomicznych. W pojazdach autonomicznych linie są rysowane na pasach, ulicach i chodnikach za pomocą opisu polilinii, aby umożliwić dokładne rozróżnianie pasów.
Systemy ADAS
Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy pomagają pojazdom autonomicznym wykrywać znaki drogowe, pieszych, inne samochody, wspomagać parkowanie i ostrzegać o kolizji. Za umożliwienie wizja komputerowa in ADAS, wszystkie obrazy znaków drogowych muszą być odpowiednio opatrzone adnotacjami, aby rozpoznawać obiekty i scenariusze oraz podejmować na czas działania.
System monitorowania kierowcy / monitorowanie w kabinie
Monitorowanie w kabinie pomaga również zapewnić bezpieczeństwo pasażerów pojazdu i innych osób. Kamera umieszczona w kabinie zbiera istotne informacje kierowcy, takie jak senność, spojrzenie, rozproszenie uwagi, emocje i inne. Te obrazy w kabinie są dokładnie opisywane i używane do trenowania modeli uczenia maszynowego.
Za pomocą techniki adnotacji obrazu w polu ograniczającym tablice rejestracyjne można łatwo zlokalizować i wyodrębnić z obrazów pojazdów.Shaip to czołowa firma zajmująca się adnotacją danych, która odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu firmom wysokiej jakości danych szkoleniowych do zasilania systemów pojazdów autonomicznych. Nasz etykietowanie obrazów i dokładność adnotacji pomogli zbudować wiodące produkty AI w różnych segmentach przemysłu, takich jak opieka zdrowotna, handel detaliczny i motoryzacja.
Oferujemy duże ilości różnorodnych zestawów danych szkoleniowych dla wszystkich modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w konkurencyjnych cenach.
Przygotuj się do przekształcenia swoich projektów AI dzięki niezawodnemu i doświadczonemu dostawcy danych szkoleniowych.
