Under det senaste decenniet eller mindre var varje biltillverkare du träffade exalterad över utsikterna för självkörande bilar som översvämmade marknaden. Medan några stora biltillverkare har lanserat "inte helt autonoma" fordon som kan köra sig själva längs motorvägen (med en konstant övervakning från förarna, naturligtvis), har den autonoma tekniken inte hänt som experter trodde.
Under 2019, globalt, fanns det ca 31 miljoner autonoma fordon (någon nivå av autonomi) i drift. Detta antal beräknas växa till 54 miljoner år 2024. Trenderna visar att marknaden kan växa med 60 % trots en minskning med 3 % 2020.
Även om det finns många anledningar till att självkörande bilar kan lanseras mycket senare än förväntat, är en primär orsak bristen på kvalitetsutbildningsdata när det gäller volym, mångfald och validering. Men varför är träningsdata viktig för utveckling av autonoma fordon?
Betydelsen av träningsdata för autonoma fordon
Autonoma fordon är mer datadrivna och databeroende än någon annan tillämpning av AI. Kvaliteten på autonoma fordonssystem beror till stor del på typen, volymen och mångfalden av träningsdata som används.
För att säkerställa att autonoma fordon kan köra med begränsad eller ingen mänsklig interaktion, måste de förstå, känna igen och interagera med stimuli i realtid som finns på gatorna. För att detta ska hända, flera neurala nätverk måste interagera och bearbeta insamlad data från sensorer för att leverera säker navigering.
Hur skaffar man utbildningsdata för autonoma fordon?
Ett pålitligt AV-system tränas på alla möjliga scenarion som ett fordon kan stöta på i realtid. Den måste vara beredd att känna igen föremål och ta hänsyn till miljövariabler för att producera korrekt fordonsbeteende. Men att samla in så stora mängder datauppsättningar för att ta itu med varje kantfall exakt är en utmaning.
För att träna AV-systemet på rätt sätt används video- och bildanteckningstekniker för att identifiera och beskriva objekt i en bild. Träningsdata samlas in med hjälp av kameragenererade foton, vilket identifierar bilderna genom att kategorisera och märka dem korrekt.
Kommenterade bilder hjälper maskininlärningssystem och datorer att lära sig hur man utför nödvändiga uppgifter. Kontextuella saker som signaler, vägskyltar, fotgängare, väderförhållanden, avståndet mellan fordon, djup och annan relevant information tillhandahålls.
Flera förstklassiga företag tillhandahåller utbildningsdatauppsättningar i olika bild- och videoannotering format som utvecklare kan använda för att utveckla AI-modeller.
Var kommer utbildningsdata ifrån?
Autonoma fordon använder en mängd olika sensorer och enheter för att samla in, känna igen och tolka informationen kring deras miljö. Olika data och kommentarer krävs för att utveckla högpresterande AV-system som drivs av artificiell intelligens.
Några av de verktyg som används är:
Kameran:
Kamerorna som finns på fordonet spelar in 3D- och 2D-bilder och videor
Radar:
Radar tillhandahåller viktiga data till fordonet angående objektspårning, detektering och rörelseförutsägelse. Det hjälper också till att bygga en datarik representation av den dynamiska miljön.
LiDaR (Ljusdetektering och avstånd):
För att korrekt tolka 2D-bilder i ett 3D-utrymme är det viktigt att använda LiDAR. LiDAR hjälper till att mäta djup och avstånd och närhetsavkänning med laser.
Peka att notera när du samlar in data om autonoma fordonsutbildningar
Att träna ett självkörande fordon är inte en engångsuppgift. Det kräver ständiga förbättringar. Ett helt autonomt fordon kan vara ett säkrare alternativ till förarlösa bilar som behöver mänsklig hjälp. Men för detta måste systemet tränas på stora mängder olika och utbildningsdata av hög kvalitet.
Volym och mångfald
Ett bättre och mer pålitligt system kan utvecklas när du tränar ditt maskininlärning modell på stora mängder olika datamängder. En datastrategi på plats som exakt kan identifiera när en datauppsättning är tillräcklig och när verklig erfarenhet krävs.
Vissa aspekter av körning kommer bara från verkliga erfarenheter. Till exempel bör ett självkörande fordon förutse avvikande verkliga scenarier som att svänga utan att signalera eller stöta på en fotgängare som går på väg.
Medan hög kvalitet dataanmärkning hjälper i stor utsträckning, det rekommenderas också att skaffa data i termer av volym och mångfald under utbildningens och erfarenhetens gång.
Hög noggrannhet i anteckningar
Dina modeller för maskininlärning och djupinlärning måste tränas på ren och korrekt data. Autonom kör bilar blir mer pålitliga och registrerar höga nivåer av noggrannhet, men de måste fortfarande gå från 95 % till 99 %. För att göra det måste de uppfatta vägen bättre och förstå de ovanliga reglerna för mänskligt beteende.
Att använda kvalitetsdataanteckningstekniker kan bidra till att förbättra noggrannheten i maskininlärningsmodellen.
- Börja med att identifiera luckor och skillnader i informationsflödet och håll datamärkningskraven uppdaterade.
- Utveckla strategier för att ta itu med verkliga scenarier.
- Förbättra regelbundet modellen och kvalitetsriktmärkena för att återspegla de senaste träningsmålen.
- Samarbeta alltid med en pålitlig och erfaren datautbildningspartner som använder den senaste märkningen och anteckningstekniker och bästa praxis.
Möjliga användningsfall
Objektdetektion och spårning
Flera anteckningstekniker används för att kommentera objekt som fotgängare, bilar, vägsignaler med mera i en bild. Det hjälper autonoma fordon att upptäcka och spåra saker med större noggrannhet.
Registrering av nummerskyltar
Med hjälp av bounding box image annotation-tekniken kan nummerskyltar lätt lokaliseras och extraheras från bilder på fordon.Analyserar semafor
Återigen, med hjälp av begränsningsrutatekniken är signaler och skyltar lätta att identifiera och kommentera.
Spårningssystem för fotgängare
Fotgängarspårning görs genom att spåra och kommentera fotgängarens rörelse i varje videobildruta så att det autonoma fordonet exakt kan lokalisera fotgängares rörelse.
Körfältsdifferentiering
Körfältsdifferentiering spelar en avgörande roll i utvecklingen av autonoma fordonssystem. I autonoma fordon ritas linjer över körfält, gator och trottoarer med hjälp av polyline-anteckningar för att möjliggöra exakt körfältsdifferentiering.
ADAS-system
Avancerade förarassistanssystem hjälper autonoma fordon att upptäcka vägskyltar, fotgängare, andra bilar, parkeringshjälp och kollisionsvarning. För att aktivera dator vision in ADAS, måste alla bilder på vägmärken vara kommenterade på ett effektivt sätt för att känna igen objekt och scenarier och vidta åtgärder i tid.
Förarövervakningssystem / Övervakning i kabinen
Övervakning i kabinen hjälper också till att säkerställa säkerheten för de åkande i fordonet och andra. En kamera placerad inuti kabinen samlar in viktig förarinformation som dåsighet, ögonblick, distraktion, känslor och mer. Dessa bilder i kabinen är korrekt kommenterade och används för att träna maskininlärningsmodellerna.
Med hjälp av bounding box image annotation-tekniken kan nummerskyltar lätt lokaliseras och extraheras från bilder på fordon.Shaip är ett ledande företag för datakommentarer som spelar en avgörande roll för att förse företag med högkvalitativ utbildningsdata för att driva autonoma fordonssystem. Vår bildmärkning och anteckningsnoggrannhet har hjälpt till att bygga ledande AI-produkter inom olika industrisegment, såsom sjukvård, detaljhandel och fordon.
Vi tillhandahåller stora mängder olika utbildningsdatauppsättningar för alla dina maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller till konkurrenskraftiga priser.
Gör dig redo att omvandla dina AI-projekt med en pålitlig och erfaren utbildningsdataleverantör.
