Outonome voertuie

Opleidingsdata van hoë gehalte voed hoëpresterende outonome voertuie aan

In die afgelope dekade of minder was elke motorvervaardiger wat jy ontmoet het opgewonde oor die vooruitsigte van selfbesturende motors wat die mark oorstroom. Terwyl 'n paar groot motorvervaardigers 'nie heeltemal outonome' voertuie bekendgestel het wat hulself op die snelweg kan ry (met 'n konstante kyk van die bestuurders, natuurlik), het die outonome tegnologie nie gebeur soos kenners geglo het nie.

In 2019, wêreldwyd, was daar ongeveer 31 miljoen outonome voertuie (een of ander vlak van outonomie) in bedrywighede. Hierdie getal sal na verwagting groei tot 54 miljoen teen die jaar 2024. Die neigings toon dat die mark met 60% kan groei ondanks 'n afname van 3% in 2020.

Alhoewel daar baie redes is waarom selfbesturende motors baie later as verwag bekendgestel kan word, is een primêre rede die gebrek aan kwaliteit opleidingsdata in terme van volume, diversiteit en validering. Maar hoekom is opleidingsdata belangrik vir outonome voertuigontwikkeling?

Belangrikheid van opleidingsdata vir outonome voertuie

Outonome voertuie is meer data-gedrewe en data-afhanklike as enige ander toepassing van KI. Die kwaliteit van outonome voertuigstelsels hang grootliks af van die tipe, volume en diversiteit van opleidingsdata wat gebruik word.

Om te verseker dat outonome voertuie met beperkte of geen menslike interaksie kan ry, moet hulle verstaan, herken en interaksie hê met intydse stimuli wat op die strate teenwoordig is. Vir dit om te gebeur, verskeie neurale netwerke moet interaksie hê en die versamelde data van sensors verwerk om veilige navigasie te lewer.

Hoe om opleidingsdata vir outonome voertuie te bekom?

'n Betroubare AV-stelsel word intyds opgelei vir elke moontlike scenario wat 'n voertuig kan teëkom. Dit moet voorbereid wees om voorwerpe te herken en omgewingsveranderlikes in ag te neem om akkurate voertuiggedrag te produseer. Maar om sulke groot volumes datastelle te versamel om elke randgeval akkuraat aan te pak, is 'n uitdaging.

Om die AV-stelsel behoorlik op te lei, word video- en beeldaantekeningtegnieke gebruik om voorwerpe binne 'n beeld te identifiseer en te beskryf. Opleidingsdata word ingesamel deur kamera-gegenereerde foto's te gebruik, wat die beelde identifiseer deur hulle akkuraat te kategoriseer en byskrifte te maak.

Geannoteerde beelde help masjienleerstelsels en rekenaars leer hoe om vereiste take uit te voer. Kontekstuele dinge soos die seine, padtekens, voetgangers, weerstoestande, die afstand tussen voertuie, diepte en ander relevante inligting word verskaf.

Verskeie top-notch maatskappye verskaf opleiding datastelle in verskillende beeld en video-aantekening formate wat ontwikkelaars kan gebruik om KI-modelle te ontwikkel.

Waar kom die opleidingsdata vandaan?

Outonome voertuie gebruik 'n verskeidenheid sensors en toestelle om die inligting rondom hul omgewing te versamel, te herken en te interpreteer. Verskeie data en aantekeninge word benodig om hoëpresterende AV-stelsels te ontwikkel wat deur kunsmatige intelligensie aangedryf word.

Sommige van die gereedskap wat gebruik word, is:

  • Camera:

    Die kameras wat op die voertuig teenwoordig is, neem 3D- en 2D-beelde en -video's op

  • radar:

    Radar verskaf belangrike data aan die voertuig met betrekking tot voorwerpopsporing, opsporing en bewegingsvoorspelling. Dit help ook om 'n dataryke voorstelling van die dinamiese omgewing te bou.

lidar

  • LiDaR (ligopsporing en -afstand):

    Om 2D-beelde in 'n 3D-ruimte akkuraat te interpreteer, is dit noodsaaklik om LiDAR te gebruik. LiDAR help met die meet van diepte en afstand en nabyheidswaarneming met behulp van laser.

Rekenaarvisie-datastel van hoë gehalte om u KI-model op te lei

Wys na kennis terwyl u outonome voertuigopleidingsdata versamel

Opleiding van 'n selfbesturende voertuig is nie 'n eenmalige taak nie. Dit vereis voortdurende verbetering. ’n Ten volle outonome voertuig kan ’n veiliger alternatief wees vir bestuurderlose motors wat menslike hulp nodig het. Maar hiervoor moet die stelsel opgelei word op groot hoeveelhede diverse en opleidingsdata van hoë gehalte.

Volume en diversiteit

'n Beter en meer betroubare stelsel kan ontwikkel word wanneer jy jou machine learning model op groot hoeveelhede diverse datastelle. 'n Datastrategie in plek wat akkuraat kan identifiseer wanneer 'n datastel voldoende is en wanneer werklike ervaring nodig is, is nodig.

Sekere aspekte van bestuur kom slegs uit werklike ervaring. Byvoorbeeld, 'n outonome voertuig moet afwykende werklike scenario's verwag soos om te draai sonder om te teken of 'n voetganger teëkom wat jaywalking.

Terwyl dit van hoë gehalte is data-aantekening tot 'n groot mate help, word dit ook aanbeveel om data in terme van volume en diversiteit in die loop van opleiding en ervaring te bekom.

Hoë akkuraatheid in annotasie

Jou masjienleer- en diepleermodelle moet opgelei word op skoon en akkurate data. Outonoom bestuur motors word meer betroubaar en registreer hoë vlakke van akkuraatheid, maar hulle moet steeds van 95% akkuraatheid na 99% beweeg. Om dit te doen, moet hulle die pad beter waarneem en die ongewone reëls van menslike gedrag verstaan.

Die gebruik van kwaliteit data-aantekeningtegnieke kan help om die akkuraatheid van die masjienleermodel te verbeter.

  • Begin deur gapings en ongelykhede in inligtingvloei te identifiseer en hou die data-etiketteringsvereistes bygewerk.
  • Ontwikkel strategieë om werklike randgevalle-scenario's aan te spreek.
  • Verbeter gereeld die model- en kwaliteitmaatstawwe om die nuutste opleidingsdoelwitte te weerspieël.
  • Werk altyd saam met 'n betroubare en ervare data-opleidingsvennoot wat die nuutste etikettering en annotasie tegnieke en beste praktyke.

Moontlike gebruiksgevalle

  • Voorwerpopsporing en -opsporing

    Verskeie aantekeningtegnieke word gebruik om voorwerpe soos voetgangers, motors, padseine en meer in 'n prent te annoteer. Dit help outonome voertuie om dinge met groter akkuraatheid op te spoor en op te spoor.

  • Nommerplaatopsporing

    Nommerplaatopsporing/-herkenning Met behulp van die begrensingskas-beeldaantekeningtegniek word nommerplate maklik opgespoor en uit beelde van voertuie onttrek.

  • Analiseer Semafoor

    Weereens, deur gebruik te maak van die begrenskas-tegniek, word seine en uithangborde maklik geïdentifiseer en geannoteer.

  • Voetspooropsporingstelsel

    Voetgangeropsporing word gedoen deur die voetganger se beweging in elke videoraam op te spoor en te annoteer sodat die outonome voertuig voetgangers se beweging akkuraat kan bepaal.

  • Baan differensiasie

    Baandifferensiasie speel 'n deurslaggewende rol in die ontwikkeling van outonome voertuigstelsels. In outonome voertuie word lyne oor bane, strate en sypaadjies getrek deur polilynaantekeninge te gebruik om akkurate baandifferensiasie moontlik te maak.

  • ADAS-stelsels

    Gevorderde Bestuurderbystandstelsels help outonome voertuie om padtekens, voetgangers, ander motors, parkeerbystand en botsingswaarskuwing op te spoor. Vir inskakeling rekenaarvisie in Adas, moet alle padtekens-beelde effektief geannoteer word om voorwerpe en scenario's te herken en tydige aksie te neem.

  • Bestuurdermoniteringstelsel / In-kajuitmonitering

    In-kajuit-monitering help ook om die veiligheid van die insittendes van die voertuig en ander te verseker. ’n Kamera wat in die kajuit geplaas word, versamel belangrike bestuurderinligting soos lomerigheid, oogblik, afleiding, emosie en meer. Hierdie in-kajuit beelde is akkuraat geannoteer en gebruik vir die opleiding van die masjien leer modelle.

Shaip is 'n vooraanstaande data-aantekeningmaatskappy, wat 'n deurslaggewende rol speel om besighede van hoë gehalte opleidingsdata te voorsien om outonome voertuigstelsels aan te dryf. Ons beeldetikettering en annotasie akkuraatheid het gehelp om toonaangewende KI-produkte in verskeie industriesegmente te bou, soos gesondheidsorg, kleinhandel en motor.

Ons verskaf groot hoeveelhede uiteenlopende opleidingsdatastelle vir al jou masjienleer- en diepleermodelle teen mededingende pryse.

Maak gereed om jou KI-projekte te transformeer met 'n betroubare en ervare opleidingsdataverskaffer.

Sosiale Deel