В последнее десятилетие или меньше каждый автопроизводитель, с которым вы встречались, был в восторге от перспектив беспилотных автомобилей, наводняющих рынок. В то время как несколько крупных автопроизводителей запустили «не совсем автономные» транспортные средства, которые могут самостоятельно двигаться по шоссе (разумеется, при постоянном наблюдении со стороны водителей), автономная технология так и не появилась, как считали эксперты.
В 2019 году в мире насчитывалось около 31 млн автономные транспортные средства (некоторый уровень автономии) в операциях. Прогнозируется, что к 54 году это число вырастет до 2024 миллионов. Тенденции показывают, что рынок может вырасти на 60%, несмотря на снижение на 3% в 2020 году.
Хотя есть много причин, по которым беспилотные автомобили могут быть запущены намного позже, чем ожидалось, одной из основных причин является отсутствие качественных обучающих данных с точки зрения объема, разнообразия и проверки. Но почему обучающие данные важны для разработки автономных транспортных средств?
Важность обучающих данных для автономных транспортных средств
Автономные транспортные средства больше управляются данными и зависят от данных, чем любое другое приложение ИИ. Качество автономных транспортных систем во многом зависит от типа, объема и разнообразия используемых обучающих данных.
Чтобы автономные транспортные средства могли двигаться с ограниченным участием человека или без него, они должны понимать, распознавать и взаимодействовать с раздражителями, присутствующими на улицах в реальном времени. Для этого несколько нейронные сети должны взаимодействовать и обрабатывать собранные данные от датчиков, чтобы обеспечить безопасную навигацию.
Как получить обучающие данные для автономных транспортных средств?
Надежная AV-система обучена каждому возможному сценарию, с которым может столкнуться транспортное средство в режиме реального времени. Он должен быть готов к распознаванию объектов и учету переменных окружающей среды для получения точного поведения автомобиля. Но сбор таких больших объемов данных для точного решения каждого пограничного случая является сложной задачей.
Для правильного обучения AV-системы используются методы аннотирования видео и изображений для идентификации и описания объектов на изображении. Данные обучения собираются с использованием фотографий, созданных камерой, идентифицируя изображения путем их точной классификации и маркировки.
Аннотированные изображения помогают системам машинного обучения и компьютерам научиться выполнять требуемые задачи. Предоставляются контекстные вещи, такие как сигналы, дорожные знаки, пешеходы, погодные условия, расстояние между транспортными средствами, глубина и другая соответствующая информация.
Несколько первоклассных компаний предоставляют обучающие наборы данных в различных изображениях и форматах. аннотация к видео форматы, которые разработчики могут использовать для разработки моделей ИИ.
Откуда берутся обучающие данные?
Автономные транспортные средства используют различные датчики и устройства для сбора, распознавания и интерпретации информации, окружающей их среду. Для разработки высокопроизводительных AV-систем на базе искусственного интеллекта требуются различные данные и аннотации.
Некоторые из используемых инструментов:
камера:
Камеры, установленные в автомобиле, записывают изображения и видео в формате 3D и 2D.
Радар:
Радар предоставляет транспортному средству важные данные об отслеживании объектов, обнаружении и прогнозировании движения. Это также помогает создать богатое данными представление динамической среды.
LiDaR (обнаружение света и определение дальности):
Для точной интерпретации 2D-изображений в 3D-пространстве жизненно важно использовать LiDAR. LiDAR помогает измерять глубину, расстояние и близость с помощью лазера.
Укажите на заметку при сборе данных для обучения автономному транспортному средству
Обучение беспилотному вождению — это не разовая задача. Он требует постоянного улучшения. Полностью автономный автомобиль может стать более безопасной альтернативой беспилотным автомобилям, которым требуется помощь человека. Но для этого систему приходится обучать на большом количестве разнообразных и качественные обучающие данные.
Объем и разнообразие
Лучшая и более надежная система может быть разработана, когда вы тренируете своих сотрудников. обучение с помощью машины модель на большом количестве разнообразных наборов данных. Наличие стратегии данных, которая может точно определить, когда достаточно набора данных, а когда требуется реальный опыт.
Некоторые аспекты вождения исходят только из реального опыта. Например, автономное транспортное средство должно предвидеть девиантные сценарии реального мира, такие как поворот без сигнала или столкновение с пешеходом, переходящим дорогу в неположенном месте.
При этом качественно аннотация данных помогает в значительной степени, также рекомендуется приобретать данные по объему и разнообразию в ходе обучения и опыта.
Высокая точность аннотации
Ваши модели машинного обучения и глубокого обучения должны быть обучены на чистых и точных данных. Автономный вождение машины становятся более надежными и регистрируют высокие уровни точности, но им все еще необходимо перейти от точности 95% к точности 99%. Для этого им нужно лучше воспринимать дорогу и понимать необычные правила человеческого поведения.
Использование качественных методов аннотирования данных может помочь повысить точность модели машинного обучения.
- Начните с выявления пробелов и несоответствий в потоке информации и постоянно обновляйте требования к маркировке данных.
- Разработайте стратегии для работы с реальными пограничными сценариями.
- Регулярно улучшайте модель и контрольные показатели качества, чтобы они отражали последние цели обучения.
- Всегда сотрудничайте с надежным и опытным партнером по обучению данным, который использует новейшие маркировки и методы аннотации и передовой опыт.
Возможные варианты использования
Обнаружение и отслеживание объектов
Несколько методов аннотирования используются для аннотирования таких объектов, как пешеходы, автомобили, дорожные сигналы и т. д. на изображении. Это помогает автономным транспортным средствам обнаруживать и отслеживать объекты с большей точностью.
Обнаружение номерного знака
С помощью метода аннотирования изображений ограничивающей рамки номерные знаки легко обнаруживаются и извлекаются из изображений транспортных средств.Анализ семафора
Опять же, используя метод ограничивающей рамки, сигналы и вывески легко идентифицируются и аннотируются.
Система слежения за пешеходами
Отслеживание пешеходов осуществляется путем отслеживания и аннотирования движения пешехода в каждом видеокадре, чтобы автономный автомобиль мог точно определить движение пешеходов.
Дифференциация полос движения
Разграничение полос движения играет решающую роль в развитии автономных транспортных систем. В автономных транспортных средствах линии рисуются над полосами движения, улицами и тротуарами с использованием полилинейных аннотаций, позволяющих точно различать полосы движения.
Системы ADAS
Усовершенствованные системы помощи водителю помогают автономным транспортным средствам обнаруживать дорожные знаки, пешеходов, другие автомобили, помогают при парковке и предупреждают о столкновениях. Для включения компьютерное зрение in ADAS, все изображения дорожных знаков должны быть снабжены эффективными аннотациями для распознавания объектов и сценариев и принятия своевременных мер.
Система мониторинга водителя / Мониторинг в салоне
Мониторинг в салоне также помогает обеспечить безопасность пассажиров и других лиц. Камера, размещенная внутри кабины, собирает важную информацию о водителе, такую как сонливость, взгляд, отвлечение внимания, эмоции и многое другое. Эти изображения в салоне точно аннотируются и используются для обучения моделей машинного обучения.
С помощью метода аннотирования изображений ограничивающей рамки номерные знаки легко обнаруживаются и извлекаются из изображений транспортных средств.Shaip — ведущая компания по аннотированию данных, играющая решающую роль в предоставлении предприятиям высококачественных обучающих данных для питания автономных транспортных систем. Наш точность маркировки изображений и аннотаций помогли создать ведущие продукты искусственного интеллекта в различных отраслевых сегментах, таких как здравоохранение, розничная торговля и автомобилестроение.
Мы предоставляем большое количество разнообразных обучающих наборов данных для всех ваших моделей машинного обучения и глубокого обучения по конкурентоспособным ценам.
Будьте готовы трансформировать свои проекты ИИ с помощью надежного и опытного поставщика обучающих данных.
