V posledním desetiletí nebo méně byla každá automobilka, se kterou jste se setkali, nadšená z vyhlídek, že trh zaplaví samořídící auta. Zatímco několik velkých výrobců automobilů uvedlo na trh „ne zcela autonomní“ vozidla, která se mohou sama řídit po dálnici (samozřejmě s neustálým dohledem řidičů), k autonomní technologii nedošlo, jak se odborníci domnívali.
V roce 2019 jich celosvětově bylo cca 31 milionu autonomní vozidla (určitá úroveň autonomie) v provozu. Předpokládá se, že toto číslo vzroste do roku 54 na 2024 milionů. Trendy ukazují, že trh by mohl vzrůst o 60 % navzdory 3% poklesu v roce 2020.
I když existuje mnoho důvodů, proč by samořídící auta mohla být uvedena na trh mnohem později, než se očekávalo, jedním z hlavních důvodů je nedostatek kvalitních tréninkových dat, pokud jde o objem, rozmanitost a ověřování. Proč jsou ale tréninková data důležitá pro vývoj autonomních vozidel?
Význam tréninkových dat pro autonomní vozidla
Autonomní vozidla jsou více založené na datech a závislé na datech než jakákoli jiná aplikace AI. Kvalita systémů autonomních vozidel závisí do značné míry na typu, objemu a rozmanitosti používaných tréninkových dat.
Aby bylo zajištěno, že autonomní vozidla mohou řídit s omezenou nebo žádnou lidskou interakcí, musí rozumět podnětům přítomným na ulicích, rozpoznat je a reagovat na ně. Aby se tak stalo, několik neuronové sítě musí interagovat a zpracovávat shromážděná data ze senzorů, aby byla zajištěna bezpečná navigace.
Jak získat školicí data pro autonomní vozidla?
Spolehlivý AV systém je vyškolen pro všechny možné scénáře, se kterými se může vozidlo v reálném čase setkat. Musí být připraven rozpoznávat objekty a faktory v okolních proměnných, aby bylo dosaženo přesného chování vozidla. Ale shromáždit tak velké objemy datových sad, aby bylo možné přesně vyřešit každý okrajový případ, je výzvou.
Ke správnému trénování AV systému se k identifikaci a popisu objektů v obraze používají techniky anotací videa a obrázků. Tréninková data se shromažďují pomocí fotografií generovaných fotoaparátem, které identifikují snímky jejich přesným kategorizací a označením.
Obrázky s poznámkami pomáhají systémům strojového učení a počítačům naučit se provádět požadované úkoly. Jsou poskytovány kontextové věci, jako jsou signály, dopravní značky, chodci, povětrnostní podmínky, vzdálenost mezi vozidly, hloubka a další relevantní informace.
Několik špičkových společností poskytuje školicí datové sady v různých obrazech a anotace videa formáty, které mohou vývojáři použít k vývoji modelů umělé inteligence.
Odkud pocházejí tréninková data?
Autonomní vozidla využívají různé senzory a zařízení ke shromažďování, rozpoznávání a interpretaci informací obklopujících jejich prostředí. K vývoji vysoce výkonných AV systémů poháněných umělou inteligencí jsou zapotřebí různá data a anotace.
Některé z používaných nástrojů jsou:
Kamera:
Kamery na vozidle zaznamenávají 3D a 2D snímky a videa
Radar:
Radar poskytuje vozidlu klíčová data týkající se sledování objektu, detekce a predikce pohybu. Pomáhá také vytvořit reprezentaci dynamického prostředí bohatou na data.
LiDaR (detekce a měření světla):
Pro přesnou interpretaci 2D obrázků ve 3D prostoru je životně důležité používat LiDAR. LiDAR pomáhá při měření hloubky a vzdálenosti a snímání blízkosti pomocí laseru.
Vysoce kvalitní datová sada počítačového vidění pro trénování vašeho modelu umělé inteligence
Poznamenejte si při shromažďování dat školení autonomních vozidel
Výcvik samořídícího vozidla není jednorázový úkol. Vyžaduje to neustálé zlepšování. Plně autonomní vozidlo může být bezpečnější alternativou k autům bez řidiče, která potřebují lidskou asistenci. K tomu však musí být systém natrénován na velkém množství různých a vysoce kvalitní tréninková data.
Objem a rozmanitost
Když budete trénovat, můžete vyvinout lepší a spolehlivější systém strojové učení model na velkém množství různých datových sad. Je zapotřebí zavedená datová strategie, která dokáže přesně určit, kdy je datová sada dostatečná a kdy je potřeba reálná zkušenost.
Některé aspekty řízení pocházejí pouze z reálných zkušeností. Například autonomní vozidlo by mělo předvídat deviantní scénáře reálného světa, jako je odbočení bez signalizace nebo setkání s chodcem, který kráčí.
Přitom kvalitní anotace dat do značné míry pomáhá, doporučuje se také získávat data z hlediska objemu a rozmanitosti v průběhu školení a zkušeností.
Vysoká přesnost v anotaci
Vaše modely strojového učení a hlubokého učení musí být trénovány na čistých a přesných datech. Autonomní řízení aut jsou stále spolehlivější a zaznamenávají vysokou úroveň přesnosti, ale stále se potřebují posunout z 95% přesnosti na 99%. K tomu musí lépe vnímat cestu a chápat nezvyklá pravidla lidského chování.
Použití kvalitních technik anotací dat může pomoci zlepšit přesnost modelu strojového učení.
- Začněte identifikací mezer a rozdílů v toku informací a aktualizujte požadavky na označování údajů.
- Vyvíjejte strategie pro řešení skutečných scénářů okrajových případů.
- Pravidelně vylepšujte model a měřítka kvality, aby odrážely nejnovější tréninkové cíle.
- Vždy se spojte se spolehlivým a zkušeným partnerem pro školení dat, který používá nejnovější značení a anotační techniky a osvědčených postupů.
Možné případy použití
Detekce a sledování objektů
K anotaci objektů, jako jsou chodci, auta, dopravní signály a další, do obrázku se používá několik technik anotací. Pomáhá autonomním vozidlům detekovat a sledovat věci s větší přesností.
Detekce SPZ
S pomocí techniky anotací obrázku ohraničujícího rámečku lze poznávací značky snadno lokalizovat a extrahovat z obrázků vozidel.Analýza Semaforu
Opět platí, že pomocí techniky bounding boxu jsou signály a vývěsní štíty snadno identifikovány a opatřeny poznámkami.
Systém sledování chodců
Sledování chodců se provádí sledováním a anotací pohybu chodce v každém snímku videa, takže autonomní vozidlo může přesně určit pohyb chodců.
Diferenciace jízdních pruhů
Diferenciace jízdních pruhů hraje zásadní roli ve vývoji systému autonomních vozidel. V autonomních vozidlech jsou čáry kresleny přes jízdní pruhy, ulice a chodníky pomocí anotací křivek, které umožňují přesné rozlišení jízdních pruhů.
Systémy ADAS
Pokročilé asistenční systémy pomáhají autonomním vozidlům detekovat dopravní značky, chodce, jiná auta, parkovací asistenci a varování před kolizí. Pro povolení počítačového vidění in ADAS, musí být všechny obrázky dopravních značek účinně opatřeny poznámkami, aby bylo možné rozpoznat objekty a scénáře a včas zasáhnout.
Monitorovací systém řidiče / Monitorování v kabině
Monitorování v kabině také pomáhá zajistit bezpečnost cestujících ve vozidle a ostatních. Kamera umístěná uvnitř kabiny shromažďuje důležité informace o řidiči, jako je ospalost, pohledy očí, rozptýlení, emoce a další. Tyto obrázky v kabině jsou přesně komentovány a používány pro trénování modelů strojového učení.
S pomocí techniky anotací obrázku ohraničujícího rámečku lze poznávací značky snadno lokalizovat a extrahovat z obrázků vozidel.Shaip je přední společnost zabývající se anotací dat, která hraje klíčovou roli při poskytování vysoce kvalitních školicích dat pro napájení systémů autonomních vozidel. Náš přesnost označování obrázků a anotací pomohli vybudovat přední produkty AI v různých průmyslových segmentech, jako je zdravotnictví, maloobchod a automobilový průmysl.
Poskytujeme velké množství různých tréninkových datových sad pro všechny vaše modely strojového učení a hlubokého učení za konkurenceschopné ceny.
Připravte se na transformaci svých projektů AI se spolehlivým a zkušeným poskytovatelem školicích dat.
