Az elmúlt évtizedben vagy még ennél is rövidebb ideje alatt minden autógyártó, akivel találkozott, izgatott volt a piacot elárasztó önvezető autók kilátása miatt. Míg néhány nagy autógyártó olyan „nem teljesen önálló” járművet dobott piacra, amely képes lehajtani az autópályára (természetesen a sofőrök állandó figyelésével), az autonóm technológia nem úgy valósult meg, ahogy a szakértők hitték.
2019-ben világszerte kb 31 millió autonóm járművek (bizonyos szintű autonómia) a műveletekben. Ez a szám az előrejelzések szerint 54-re 2024 millióra fog nőni. A trendek azt mutatják, hogy a piac 60%-kal növekedhet a 3-as 2020%-os csökkenés ellenére.
Noha számos oka van annak, hogy az önvezető autók a vártnál sokkal később kerülhetnek piacra, az egyik elsődleges ok a minőségi képzési adatok hiánya a mennyiség, a sokféleség és az érvényesítés tekintetében. De miért fontosak a képzési adatok az autonóm járművek fejlesztéséhez?
Az autonóm járművek képzési adatainak jelentősége
Autonóm járművek jobban adatvezérelt és adatfüggő, mint az AI bármely más alkalmazása. Az autonóm járműrendszerek minősége nagymértékben függ a felhasznált képzési adatok típusától, mennyiségétől és sokféleségétől.
Annak biztosítása érdekében, hogy az autonóm járművek csak korlátozottan vagy egyáltalán nem emberi interakcióval vezethessenek, meg kell érteniük, felismerniük és kölcsönhatásba lépniük az utcákon jelen lévő valós idejű ingerekkel. Hogy ez megtörténjen, több neurális hálózatok interakcióba kell lépnie és feldolgoznia kell az érzékelőktől gyűjtött adatokat a biztonságos navigáció érdekében.
Hogyan szerezzünk be képzési adatokat autonóm járművekhez?
Egy megbízható AV-rendszert minden lehetséges forgatókönyvre kiképeznek, amellyel a jármű valós időben találkozhat. Fel kell készülnie a tárgyak felismerésére és a környezeti változók figyelembevételére, hogy pontos járműviselkedést produkáljon. De ilyen nagy mennyiségű adatkészlet összegyűjtése minden éles eset pontos kezelésére kihívást jelent.
Az AV-rendszer megfelelő betanítása érdekében video- és képannotációs technikákat használnak a képen belüli objektumok azonosítására és leírására. A képzési adatokat a fényképezőgéppel készített fényképek segítségével gyűjtjük, a képeket kategorizálva és pontosan címkézve azonosítjuk.
A megjegyzésekkel ellátott képek segítenek a gépi tanulási rendszereknek és a számítógépeknek megtanulni a szükséges feladatok végrehajtását. A szövegkörnyezethez kapcsolódó dolgok, például a jelzések, útjelző táblák, gyalogosok, időjárási körülmények, a járművek közötti távolság, mélység és egyéb releváns információk jelennek meg.
Számos kiváló cég kínál képzési adatkészleteket különböző kép- és videó kommentár formátumok, amelyeket a fejlesztők AI modellek fejlesztéséhez használhatnak.
Honnan származnak a képzési adatok?
Az autonóm járművek különféle érzékelőket és eszközöket használnak a környezetüket körülvevő információk összegyűjtésére, felismerésére és értelmezésére. A mesterséges intelligenciával működő, nagy teljesítményű AV-rendszerek fejlesztéséhez különféle adatokra és megjegyzésekre van szükség.
Néhány használt eszköz a következő:
Kamera:
A járművön található kamerák 3D és 2D képeket és videókat rögzítenek
Radar:
A radar döntő fontosságú adatokat szolgáltat a jármű számára az objektumok nyomon követésével, észlelésével és mozgás-előrejelzésével kapcsolatban. Segít a dinamikus környezet adatgazdag ábrázolásának felépítésében is.
LiDaR (fényérzékelés és tartomány):
A 2D képek 3D térben történő pontos értelmezéséhez elengedhetetlen a LiDAR használata. A LiDAR segít a mélység-, távolság- és közelségérzékelésben lézerrel.
Megjegyzés az autonóm járművek képzési adatainak gyűjtése során
Az önvezető jármű betanítása nem egyszeri feladat. Folyamatos fejlesztést igényel. A teljesen autonóm jármű biztonságosabb alternatívája lehet a vezető nélküli autóknak, amelyek emberi segítségre szorulnak. Ehhez azonban a rendszert ki kell képezni a nagy mennyiségű változatos és kiváló minőségű edzési adatok.
Hangerő és sokszínűség
Jobb és megbízhatóbb rendszert lehet kifejleszteni, ha kioktatod magad gépi tanulás modell nagy mennyiségű, változatos adatkészleten. Olyan adatstratégia, amely pontosan azonosítja, mikor elegendő egy adatkészlet, és mikor van szükség valós tapasztalatra.
A vezetés bizonyos aspektusai csak a valós tapasztalatból származnak. Például egy autonóm járműnek előre kell látnia a deviáns, valós forgatókönyveket, mint például a jelzés nélküli kanyarodást vagy a gyalogos sétahajózást.
Miközben kiváló minőségű adat annotáció nagymértékben segít, a képzés és a tapasztalatok során mennyiségi és változatossági adatok beszerzése is javasolt.
Nagy pontosság a megjegyzésekben
Gépi tanulási és mély tanulási modelljeit tiszta és pontos adatokra kell képezni. Autonóm autókat vezetni egyre megbízhatóbbak és magas szintű pontosságot regisztrálnak, de még mindig 95%-os pontosságról 99%-ra kell lépniük. Ehhez jobban kell érzékelniük az utat, és meg kell érteniük az emberi viselkedés szokatlan szabályait.
A minőségi adatjelölési technikák használata javíthatja a gépi tanulási modell pontosságát.
- Kezdje az információáramlás hiányosságainak és eltéréseinek azonosításával, és tartsa naprakészen az adatcímkézési követelményeket.
- Stratégiák kidolgozása a valós, szélsőséges esetek kezelésére.
- Rendszeresen javítsa a modellt és a minőségi referenciaértékeket, hogy tükrözze a legújabb képzési célokat.
- Mindig működjön együtt megbízható és tapasztalt adatoktató partnerrel, aki a legújabb címkézést és annotációs technikák és a legjobb gyakorlatokat.
Lehetséges használati esetek
Tárgyfelismerés és követés
Számos megjegyzéstechnikát használnak a képeken lévő objektumok, például gyalogosok, autók, útjelző jelzések és egyebek megjegyzésére. Segít az autonóm járműveknek a dolgok pontosabb észlelésében és nyomon követésében.
Rendszámtábla észlelése
A határolódobozos képannotációs technika segítségével a rendszámtáblák könnyen lokalizálhatók és kinyerhetők a járművek képeiből.A szemafor elemzése
Ismét a határolódoboz technikával a jelzések és jelzőtáblák könnyen azonosíthatók és megjegyzésekkel elláthatók.
Gyalogos nyomkövető rendszer
A gyalogoskövetés a gyalogos mozgásának nyomon követésével és megjegyzésekkel történik minden videókockában, így az autonóm jármű pontosan tudja meghatározni a gyalogosok mozgását.
Sáv-differenciálás
A sávok differenciálása döntő szerepet játszik az autonóm járműrendszerek fejlesztésében. Az autonóm járművekben vonalakat húznak a sávokra, utcákra és járdákra vonallánc-feljegyzés segítségével a pontos sávelkülönítés érdekében.
ADAS rendszerek
A fejlett Driver Assistance rendszerek segítik az autonóm járműveket a közúti táblák, a gyalogosok, más autók észlelésében, a parkolássegítésben és az ütközésfigyelmeztetésben. Az engedélyezéshez számítógépes látás in ADAS, minden útjelző tábla képét hatékonyan fel kell tüntetni a tárgyak és forgatókönyvek felismerése és az időben történő intézkedés érdekében.
Vezetőfigyelő rendszer / kabinon belüli felügyelet
A kabinon belüli felügyelet segít a járműben ülők és mások biztonságának biztosításában is. Az utastérben elhelyezett kamera olyan fontos információkat gyűjt a vezetőről, mint az álmosság, a tekintet, a figyelemelvonás, az érzelmek stb. Ezek a kabinban található képek pontosan vannak ellátva, és a gépi tanulási modellek betanítására használják.
A határolódobozos képannotációs technika segítségével a rendszámtáblák könnyen lokalizálhatók és kinyerhetők a járművek képeiből.A Shaip egy elsőrangú adatfeljegyzésekkel foglalkozó cég, amely kulcsfontosságú szerepet játszik abban, hogy kiváló minőségű képzési adatokat biztosítson a vállalkozások számára az autonóm járműrendszerek működtetéséhez. A miénk a képcímkézés és a megjegyzések pontossága segítettek vezető mesterséges intelligencia-termékek felépítésében különböző iparági szegmensekben, például az egészségügyben, a kiskereskedelemben és az autóiparban.
Nagy mennyiségű változatos képzési adatkészletet biztosítunk az összes gépi tanulási és mély tanulási modellhez versenyképes áron.
Készüljön fel AI-projektjei átalakítására egy megbízható és tapasztalt képzési adatszolgáltatóval.
