Проект аннотации LiDAR для автономных транспортных средств SmartCity
Обзор проекта
SmartCity, быстрорастущий мегаполис, инициировал амбициозный проект по внедрению автономных транспортных средств (AV) для общественного транспорта. Чтобы обеспечить безопасную и эффективную работу этих AV, им требовалось огромное количество точно аннотированных данных LiDAR и камер, представляющих разнообразную среду города. SmartCity объединилась с Shaip, ведущей компанией по аннотации данных, для решения этой важной задачи.
Шаипу было поручено аннотировать 15,000 3 кадров данных датчиков, собранных с улиц SmartCity. Каждый кадр содержал данные с 32 Velodyne VLP-4C LiDAR и XNUMX камер высокого разрешения, захватывая широкий спектр городских сценариев
Задачи
Огромный объем данных и необходимость использования как 2D-, так и 3D-аннотаций представляли собой серьезную проблему.
Разнообразный ландшафт SmartCity — от густонаселенных городских центров до пригородных зон — требовал адаптируемых стратегий аннотирования.
Поддержание единообразных идентификаторов объектов на разных датчиках и нескольких кадрах имело решающее значение для обучения надежных моделей ИИ.
Обеспечение надлежащего сокрытия всей персональной информации и сохранение полезных данных.
Компании SmartCity требовалось завершить проект в течение 4 месяцев, чтобы уложиться в график внедрения беспилотных систем.
Подход Шаипа
Сформирована команда из 50 опытных аннотаторов, 10 контролеров качества и 3 менеджеров проектов.
Разработано фирменное программное обеспечение, которое интегрирует рабочие процессы 2D- и 3D-аннотаций, повышая эффективность и согласованность.
Проведены интенсивные обучающие сессии по особым требованиям SmartCity к аннотациям и правилам конфиденциальности.
Для ускорения процесса использовалась предварительная аннотация с использованием искусственного интеллекта, особенно для таких распространенных объектов, как автомобили и пешеходы.
Результат
- Проект был завершен за 3.5 месяца, на две недели раньше запланированного срока.
- Точность аннотаций достигла 99.7%, что превзошло ожидания SmartCity.
- Успешно аннотировано более 450,000 XNUMX уникальных объектов во всех кадрах.
- Сохранены согласованные идентификаторы для 98% объектов на нескольких кадрах.
- Все номерные знаки и лица должным образом замаскированы, что обеспечивает соблюдение конфиденциальности.
Заключение
Успешное выполнение Шайпом этого масштабного проекта по аннотированию LiDAR сыграло ключевую роль в инициативе SmartCity по созданию автономного транспортного средства. Проект продемонстрировал важность объединения опытных людей-аннотаторов с передовыми инструментами на базе ИИ для эффективного и точного выполнения сложных задач по аннотированию данных с использованием нескольких датчиков.
Высококачественные аннотированные данные позволили SmartCity более эффективно обучать свои системы AV, сократив время, необходимое для тестирования в реальных условиях, на 30%. Последовательные и точные аннотации особенно улучшили возможности отслеживания и прогнозирования объектов AV в сложных городских условиях.
