Autonom Autoen

Héichqualitativ Trainingsdaten brennen héich performant autonom Gefierer

An de leschte Jorzéngt oder manner, all Automobilist Dir begéint war opgereegt iwwer d'Perspektiven vun Self-fueren Autoen de Maart iwwerschwemmt. Wärend e puer grouss Automobilisten "net ganz autonom" Gefierer lancéiert hunn, déi sech selwer op der Autobunn fuere kënnen (mat enger konstanter Iwwerwaachung vun de Chauffeuren, natierlech), ass déi autonom Technologie net geschitt wéi d'Experten gegleeft hunn.

Am Joer 2019, weltwäit waren et ongeféier 31 Milliounen autonom Gefierer (e puer Niveau vun Autonomie) an Operatiounen. Dës Zuel gëtt virgesinn fir op 54 Millioune bis d'Joer 2024 ze wuessen.

Och wann et vill Grënn gi firwat selbstfahrend Autoe vill méi spéit wéi erwaart lancéiert kënne ginn, ass ee primäre Grond de Mangel u Qualitéitstrainingsdaten a punkto Volume, Diversitéit a Validatioun. Awer firwat sinn Trainingsdaten wichteg fir autonom Gefierentwécklung?

Wichtegkeet vun Trainingsdaten fir Autonom Gefierer

Autonom Gefierer si méi dategedriwwen an datenabhängig wéi all aner AI-Applikatioun. D'Qualitéit vun autonome Gefiersystemer hänkt haaptsächlech vun der Aart, dem Volume an der Diversitéit vun den Trainingsdaten of.

Fir sécherzestellen datt autonom Gefierer mat limitéierter oder guer keng mënschlecher Interaktioun kënne fueren, musse se verstoen, erkennen an interagéieren mat Echtzäit Reizen, déi op de Stroossen präsent sinn. Fir dëst ze geschéien, e puer neural Netzwierker mussen déi gesammelt Donnéeë vu Sensoren interagéieren a veraarbecht fir sécher Navigatioun ze liwweren.

Wéi kaaft Trainingsdaten fir Autonom Gefierer?

En zouverléissege AV System gëtt op all méiglech Szenario trainéiert, deen e Gefier an Echtzäit begéine kéint. Et muss bereet sinn Objeten z'erkennen an an Ëmweltvariablen ze Faktoren fir präzis Gefierverhalen ze produzéieren. Awer sou grouss Volumen vun Datesets sammelen fir all Randfall korrekt unzegoen ass eng Erausfuerderung.

Fir den AV System richteg ze trainéieren, gi Video- a Bildannotatiounstechnike benotzt fir Objekter an engem Bild z'identifizéieren an ze beschreiwen. Trainingsdaten gi gesammelt mat Kamera-generéierte Fotoen, d'Biller z'identifizéieren andeems se se präzis kategoriséieren an etikettéieren.

Annotéiert Biller hëllefen Maschinn Léieren Systemer a Computeren léieren wéi néideg Aufgaben ze Leeschtunge. Kontextuell Saachen wéi d'Signaler, Stroosseschëlder, Foussgänger, Wiederkonditiounen, d'Distanz tëscht Gefierer, Déift an aner relevant Informatioun ginn zur Verfügung gestallt.

Verschidde Top-Notch Firmen bidden Trainingsdatesets a verschiddene Bild a Video Annotatioun Formater déi Entwéckler kënne benotze fir AI Modeller z'entwéckelen.

Wou kommen d'Trainingsdaten hier?

Autonom Gefierer benotzen eng Vielfalt vu Sensoren an Apparater fir d'Informatioun ronderëm hir Ëmwelt ze sammelen, z'erkennen an ze interpretéieren. Verschidde Donnéeën an Annotatiounen sinn erfuerderlech fir héich performant AV Systemer ze entwéckelen, déi mat kënschtlecher Intelligenz ugedriwwe ginn.

E puer vun de benotzte Tools sinn:

  • Kamera:

    D'Kameraen, déi um Gefier präsent sinn, registréieren 3D an 2D Biller a Videoen

  • Radar:

    Radar liwwert entscheedend Daten zum Gefier iwwer Objektverfolgung, Detektioun a Bewegungsprognose. Et hëlleft och eng datenräich Representatioun vum dynamesche Ëmfeld ze bauen.

lidar

  • LiDaR (Liichterkennung a Ranging):

    Fir 2D Biller an engem 3D Raum präzis ze interpretéieren, ass et néideg LiDAR ze benotzen. LiDAR hëlleft bei der Miessung vun Déift an Distanz a Proximitéitssensing mat Laser.

Héich Qualitéit Computer Vision Dataset fir Ären AI Modell ze trainéieren

Punkt op Notiz Wärend Autonom Gefier Trainingsdaten sammelen

Training vun engem selbstfahrenden Gefier ass keng eenzeg Aufgab. Et erfuerdert kontinuéierlech Verbesserung. E komplett autonomt Gefier kann eng méi sécher Alternativ zu Chaufferlos Autoen sinn, déi mënschlech Hëllef brauchen. Awer dofir muss de System op grouss Quantitéite vu verschiddenen an trainéiert ginn héichwäerteg Trainingsdaten.

Volumen a Diversitéit

Eng besser a méi zouverlässeg System kann entwéckelt ginn, wann Dir Trainéieren Är Maschinn léieren Modell op grouss Quantitéite vu verschiddenen Datesätz. Eng Datestrategie op der Plaz déi präzis identifizéiere kann wann en Dataset genuch ass a wann d'real Welterfahrung néideg ass.

Bestëmmten Aspekter vum Fuere kommen nëmmen aus der realer Welterfahrung. Zum Beispill, en autonomt Gefier soll deviant Real-Welt Szenarie viraussoen, wéi z.

Iwwerdeems héich-Qualitéit daten Annotatioun hëlleft zu engem groussen Deel, et ass och recommandéiert Daten am Sënn vun Volumen an Diversitéit am Laf vun Training an Erfahrung ze kréien.

Héich Genauegkeet an Annotatioun

Är Maschinn Léieren an Deep Learning Modeller mussen op propper a korrekt Daten trainéiert ginn. Autonom Autoen fueren ginn ëmmer méi zouverlässeg an registréieren héich Genauegkeetsniveauen, awer si mussen nach ëmmer vun 95% Genauegkeet op 99% plënneren. Fir dat ze maachen, musse se d'Strooss besser gesinn an déi ongewéinlech Regele vum mënschleche Verhalen verstoen.

D'Benotzung vun Qualitéitsdaten Annotatiounstechniken kann hëllefen d'Genauegkeet vum Maschinnléiermodell ze verbesseren.

  • Fänkt un andeems d'Lücken an Differenzen am Informatiounsfloss z'identifizéieren an d'Dateetikettungsfuerderunge aktualiséiert halen.
  • Entwéckelt Strategien fir real-Welt Rand Fall Szenarien unzegoen.
  • Verbessert regelméisseg de Modell a Qualitéitsbenchmarks fir déi lescht Trainingsziler ze reflektéieren.
  • Ëmmer Partner mat engem zouverlässeg an erfuerene daten Training Partner deen déi neisten Etikette benotzt an Annotatiounstechniken a bescht Praktiken.

Méiglech Benotzung Fäll

  • Objekterkennung & Tracking

    Verschidde Annotatiounstechnike gi benotzt fir Objekter wéi Foussgänger, Autoen, Stroossesignaler a méi an engem Bild ze annotéieren. Et hëlleft autonom Gefierer Saachen mat méi grousser Genauegkeet z'entdecken an ze verfolgen.

  • Nummer Plack Detektioun

    Nummerplack Detektioun / Unerkennung Mat der Hëllef vun der Grenzkëscht Bild Annotatioun Technik, Zuel Placke sinn einfach lokaliséiert an extrahéiert aus Biller vun Gefierer.

  • Semaphore analyséieren

    Erëm, mat der Begrenzungsbox Technik, Signaler a Schëlter ginn einfach identifizéiert an annotéiert.

  • Foussgänger Tracking System

    Foussgängerverfolgung gëtt gemaach andeems d'Bewegung vun de Foussgänger an all Videoframe verfollegt an annotéiert gëtt, sou datt dat autonomt Gefier präzis d'Bewegung vun de Foussgänger kann identifizéieren.

  • Lane Differenzéierung

    Spuerdifferenzéierung spillt eng entscheedend Roll an der Entwécklung vum autonome Gefiersystem. An autonome Gefierer ginn Linnen iwwer Bunnen, Stroossen an Trottoiren gezeechent mat Polyline Annotatioun fir eng korrekt Spuerdifferenzéierung z'erméiglechen.

  • ADAS Systems

    Fortgeschratt Driver Assistance Systemer hëllefen autonom Gefierer Stroosseschëlder, Foussgänger, aner Autoen, Parkhëllef a Kollisiounwarnung z'entdecken. Fir z'aktivéieren Computer Visioun in ADAS, all Strooss Schëlder Biller mussen effektiv annotéiert ginn Objeten an Szenarie ze erkennen an rechtzäiteg Aktioun ze huelen.

  • Driver Iwwerwachung System / Kabine Iwwerwachung

    Kabine Iwwerwaachung hëlleft och d'Sécherheet vun de Besetzer vum Gefier an anerer ze garantéieren. Eng Kamera, déi an der Kabine plazéiert ass, sammelt vital Chaufferinformatioun wéi Schläifegkeet, Auge Bléck, Oflenkung, Emotiounen a méi. Dës In-Kabine Biller si präzis annotéiert a benotzt fir d'Maschinn Léiermodeller ze trainéieren.

Shaip ass eng Premier Dateannotatiounsfirma, déi eng entscheedend Roll spillt fir Geschäfter mat qualitativ héichwäerteg Trainingsdaten ze liwweren fir autonom Gefiersystemer z'ënnerstëtzen. Eis Bild Etikettéierung an Annotatioun Genauegkeet hunn gehollef féierend AI Produkter a verschiddenen Industriesegmenter ze bauen, sou wéi Gesondheetsariichtung, Retail, an Automotive.

Mir bidden grouss Quantitéite vu verschiddenen Trainingsdatesets fir all Är Maschinnléieren an Deep Learning Modeller zu kompetitive Präisser.

Bereet Iech fir Är AI Projete mat engem zouverléissege an erfuerene Trainingsdatenprovider ze transforméieren.

Sozial Share