Την τελευταία δεκαετία ή λιγότερο, κάθε αυτοκινητοβιομηχανία που συναντούσατε ήταν ενθουσιασμένος με τις προοπτικές των αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων να κατακλύσουν την αγορά. Ενώ μερικές μεγάλες αυτοκινητοβιομηχανίες έχουν λανσάρει «όχι και αρκετά αυτόνομα» οχήματα που μπορούν να οδηγήσουν οι ίδιοι στον αυτοκινητόδρομο (με συνεχή παρακολούθηση από τους οδηγούς, φυσικά), η αυτόνομη τεχνολογία δεν έχει συμβεί όπως πίστευαν οι ειδικοί.
Το 2019, παγκοσμίως, υπήρχαν περίπου 31 εκατομμύρια αυτόνομα οχήματα (κάποιο επίπεδο αυτονομίας) στις επιχειρήσεις. Αυτός ο αριθμός προβλέπεται να αυξηθεί στα 54 εκατομμύρια έως το 2024. Οι τάσεις δείχνουν ότι η αγορά θα μπορούσε να αυξηθεί κατά 60% παρά τη μείωση κατά 3% το 2020.
Ενώ υπάρχουν πολλοί λόγοι για τους οποίους τα αυτόνομα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να λανσαριστούν πολύ αργότερα από το αναμενόμενο, ένας βασικός λόγος είναι η έλλειψη ποιοτικών δεδομένων εκπαίδευσης όσον αφορά τον όγκο, την ποικιλομορφία και την επικύρωση. Γιατί όμως είναι σημαντικά τα δεδομένα εκπαίδευσης για την ανάπτυξη αυτόνομων οχημάτων;
Σημασία των Δεδομένων Εκπαίδευσης για Αυτόνομα Οχήματα
Αυτόνομα οχήματα βασίζονται σε δεδομένα και εξαρτώνται περισσότερο από οποιαδήποτε άλλη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Η ποιότητα των συστημάτων αυτόνομων οχημάτων εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον τύπο, τον όγκο και την ποικιλία των δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιούνται.
Για να διασφαλιστεί ότι τα αυτόνομα οχήματα μπορούν να οδηγούν με περιορισμένη ή καθόλου ανθρώπινη αλληλεπίδραση, πρέπει να κατανοούν, να αναγνωρίζουν και να αλληλεπιδρούν με ερεθίσματα σε πραγματικό χρόνο που υπάρχουν στους δρόμους. Για να συμβεί αυτό, αρκετοί νευρωνικά δίκτυα πρέπει να αλληλεπιδρούν και να επεξεργάζονται τα δεδομένα που συλλέγονται από αισθητήρες για να παρέχουν ασφαλή πλοήγηση.
Πώς να προμηθευτείτε δεδομένα εκπαίδευσης για αυτόνομα οχήματα;
Ένα αξιόπιστο σύστημα AV εκπαιδεύεται σε κάθε πιθανό σενάριο που μπορεί να συναντήσει ένα όχημα σε πραγματικό χρόνο. Πρέπει να είναι προετοιμασμένο να αναγνωρίζει αντικείμενα και να συνυπολογίζει περιβαλλοντικές μεταβλητές για να παράγει ακριβή συμπεριφορά του οχήματος. Αλλά η συγκέντρωση τόσο μεγάλων όγκων συνόλων δεδομένων για την ακριβή αντιμετώπιση κάθε ακραίας περίπτωσης είναι μια πρόκληση.
Για τη σωστή εκπαίδευση του συστήματος AV, χρησιμοποιούνται τεχνικές σχολιασμού βίντεο και εικόνων για τον εντοπισμό και την περιγραφή αντικειμένων μέσα σε μια εικόνα. Τα δεδομένα εκπαίδευσης συλλέγονται χρησιμοποιώντας φωτογραφίες που δημιουργούνται από κάμερα, αναγνωρίζοντας τις εικόνες κατηγοριοποιώντας και επισημαίνοντάς τες με ακρίβεια.
Οι σχολιασμένες εικόνες βοηθούν τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης και τους υπολογιστές να μάθουν πώς να εκτελούν τις απαιτούμενες εργασίες. Παρέχονται στοιχεία με βάση τα συμφραζόμενα όπως τα σήματα, οι οδικές πινακίδες, οι πεζοί, οι καιρικές συνθήκες, η απόσταση μεταξύ των οχημάτων, το βάθος και άλλες σχετικές πληροφορίες.
Αρκετές κορυφαίες εταιρείες παρέχουν σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης σε διαφορετικές εικόνες και σχολιασμός βίντεο μορφές που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι προγραμματιστές για την ανάπτυξη μοντέλων AI.
Από πού προέρχονται τα δεδομένα εκπαίδευσης;
Τα αυτόνομα οχήματα χρησιμοποιούν μια ποικιλία αισθητήρων και συσκευών για τη συλλογή, αναγνώριση και ερμηνεία των πληροφοριών που περιβάλλουν το περιβάλλον τους. Απαιτούνται διάφορα δεδομένα και σχολιασμοί για την ανάπτυξη συστημάτων AV υψηλής απόδοσης που τροφοδοτούνται από τεχνητή νοημοσύνη.
Μερικά από τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται είναι:
Φωτογραφική μηχανή:
Οι κάμερες που υπάρχουν στο όχημα καταγράφουν τρισδιάστατες και 3D εικόνες και βίντεο
Ραντάρ:
Το ραντάρ παρέχει κρίσιμα δεδομένα στο όχημα σχετικά με την παρακολούθηση αντικειμένων, την ανίχνευση και την πρόβλεψη κίνησης. Βοηθά επίσης στη δημιουργία μιας πλούσιας σε δεδομένα αναπαράστασης του δυναμικού περιβάλλοντος.
LiDaR (Ανίχνευση και εμβέλεια φωτός):
Για την ακριβή ερμηνεία των εικόνων 2D σε έναν τρισδιάστατο χώρο, είναι ζωτικής σημασίας να χρησιμοποιήσετε το LiDAR. Το LiDAR βοηθά στη μέτρηση του βάθους και της ανίχνευσης απόστασης και εγγύτητας χρησιμοποιώντας Laser.
Σημείωση κατά τη συλλογή δεδομένων εκπαίδευσης αυτόνομων οχημάτων
Η εκπαίδευση ενός αυτοοδηγούμενου οχήματος δεν είναι μια μοναδική εργασία. Απαιτεί συνεχή βελτίωση. Ένα πλήρως αυτόνομο όχημα μπορεί να είναι μια ασφαλέστερη εναλλακτική λύση στα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό που χρειάζονται ανθρώπινη βοήθεια. Αλλά για αυτό, το σύστημα πρέπει να εκπαιδευτεί σε μεγάλες ποσότητες διαφορετικών και δεδομένα προπόνησης υψηλής ποιότητας.
Όγκος και Ποικιλομορφία
Ένα καλύτερο και πιο αξιόπιστο σύστημα μπορεί να αναπτυχθεί όταν εκπαιδεύετε το δικό σας μάθηση μηχανής μοντέλο σε μεγάλες ποσότητες διαφορετικών συνόλων δεδομένων. Απαιτείται μια στρατηγική δεδομένων που μπορεί να προσδιορίσει με ακρίβεια πότε ένα σύνολο δεδομένων είναι επαρκές και πότε απαιτείται εμπειρία στον πραγματικό κόσμο.
Ορισμένες πτυχές της οδήγησης προέρχονται μόνο από την εμπειρία του πραγματικού κόσμου. Για παράδειγμα, ένα αυτόνομο όχημα θα πρέπει να προβλέπει αποκλίνοντα σενάρια του πραγματικού κόσμου, όπως να στρίψει χωρίς σήμα ή να συναντήσει έναν πεζό που περπατά.
Ενώ υψηλής ποιότητας σχολιασμός δεδομένων βοηθά σε μεγάλο βαθμό, συνιστάται επίσης η απόκτηση δεδομένων όσον αφορά τον όγκο και την ποικιλομορφία κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και της εμπειρίας.
Υψηλή ακρίβεια στον σχολιασμό
Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και βαθιάς εκμάθησης πρέπει να εκπαιδεύονται σε καθαρά και ακριβή δεδομένα. Αυτονόμος οδήγηση αυτοκινήτων γίνονται πιο αξιόπιστα και καταγράφουν υψηλά επίπεδα ακρίβειας, αλλά πρέπει ακόμα να μετακινηθούν από την ακρίβεια 95% στο 99%. Για να γίνει αυτό, πρέπει να αντιληφθούν καλύτερα τον δρόμο και να κατανοήσουν τους ασυνήθιστους κανόνες της ανθρώπινης συμπεριφοράς.
Η χρήση τεχνικών ποιοτικού σχολιασμού δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της ακρίβειας του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.
- Ξεκινήστε εντοπίζοντας κενά και ανισότητες στη ροή πληροφοριών και κρατήστε ενημερωμένες τις απαιτήσεις επισήμανσης δεδομένων.
- Αναπτύξτε στρατηγικές για την αντιμετώπιση σεναρίων αιχμής του πραγματικού κόσμου.
- Βελτιώνετε τακτικά το μοντέλο και τα κριτήρια αναφοράς ποιότητας για να αντικατοπτρίζουν τους πιο πρόσφατους στόχους εκπαίδευσης.
- Συνεργάζεστε πάντα με έναν αξιόπιστο και έμπειρο συνεργάτη εκπαίδευσης δεδομένων που χρησιμοποιεί την πιο πρόσφατη επισήμανση και τεχνικές σχολιασμού και βέλτιστες πρακτικές.
Πιθανές περιπτώσεις χρήσης
Ανίχνευση & Παρακολούθηση Αντικειμένων
Πολλές τεχνικές σχολιασμού χρησιμοποιούνται για τον σχολιασμό αντικειμένων όπως πεζοί, αυτοκίνητα, οδικά σήματα και πολλά άλλα σε μια εικόνα. Βοηθά τα αυτόνομα οχήματα να εντοπίζουν και να παρακολουθούν πράγματα με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Ανίχνευση πινακίδας
Με τη βοήθεια της τεχνικής σχολιασμού εικόνας πλαισίου οριοθέτησης, οι πινακίδες κυκλοφορίας εντοπίζονται εύκολα και εξάγονται από εικόνες οχημάτων.Αναλύοντας Σηματοφόρο
Και πάλι, χρησιμοποιώντας την τεχνική του πλαισίου οριοθέτησης, τα σήματα και οι πινακίδες αναγνωρίζονται εύκολα και σχολιάζονται.
Σύστημα Παρακολούθησης Πεζών
Η παρακολούθηση πεζών γίνεται με την παρακολούθηση και τον σχολιασμό της κίνησης του πεζού σε κάθε καρέ βίντεο, έτσι ώστε το αυτόνομο όχημα να μπορεί να εντοπίσει με ακρίβεια την κίνηση των πεζών.
Διαφοροποίηση λωρίδας
Η διαφοροποίηση λωρίδας διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη συστήματος αυτόνομων οχημάτων. Στα αυτόνομα οχήματα, οι γραμμές χαράσσονται πάνω από λωρίδες, δρόμους και πεζοδρόμια χρησιμοποιώντας σχολιασμό πολυγραμμών για την ακριβή διαφοροποίηση των λωρίδων.
Συστήματα ADAS
Τα προηγμένα συστήματα υποστήριξης οδηγού βοηθούν τα αυτόνομα οχήματα να ανιχνεύουν οδικές πινακίδες, πεζούς, άλλα αυτοκίνητα, υποβοήθηση στάθμευσης και προειδοποίηση σύγκρουσης. Για ενεργοποίηση όραση υπολογιστή in ADAS, όλες οι εικόνες οδικών πινακίδων πρέπει να σχολιάζονται αποτελεσματικά για να αναγνωρίζονται αντικείμενα και σενάρια και να λαμβάνονται έγκαιρα μέτρα.
Σύστημα παρακολούθησης οδηγού / Παρακολούθηση καμπίνας
Η παρακολούθηση στην καμπίνα βοηθά επίσης στη διασφάλιση της ασφάλειας των επιβατών του οχήματος και άλλων. Μια κάμερα που τοποθετείται μέσα στην καμπίνα συλλέγει ζωτικής σημασίας πληροφορίες για τον οδηγό, όπως υπνηλία, βλέμμα στα μάτια, απόσπαση της προσοχής, συναισθήματα και πολλά άλλα. Αυτές οι εικόνες στην καμπίνα σχολιάζονται με ακρίβεια και χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Με τη βοήθεια της τεχνικής σχολιασμού εικόνας πλαισίου οριοθέτησης, οι πινακίδες κυκλοφορίας εντοπίζονται εύκολα και εξάγονται από εικόνες οχημάτων.Η Shaip είναι μια κορυφαία εταιρεία σχολιασμού δεδομένων, η οποία διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην παροχή στις επιχειρήσεις δεδομένων εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας για την τροφοδοσία συστημάτων αυτόνομων οχημάτων. Μας ακρίβεια επισήμανσης και σχολιασμού εικόνας έχουν βοηθήσει στη δημιουργία κορυφαίων προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους κλάδους της βιομηχανίας, όπως η υγειονομική περίθαλψη, το λιανικό εμπόριο και η αυτοκινητοβιομηχανία.
Παρέχουμε μεγάλες ποσότητες διαφορετικών συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης για όλα τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και βαθιάς εκμάθησης σε ανταγωνιστικές τιμές.
Ετοιμαστείτε να μεταμορφώσετε τα έργα σας AI με έναν αξιόπιστο και έμπειρο πάροχο δεδομένων εκπαίδευσης.
