Viimeisen vuosikymmenen aikana tai vähemmän jokainen tapaamasi autonvalmistaja oli innoissaan mahdollisista itseajavien autojen tulvimisesta markkinoille. Vaikka muutamat suuret autonvalmistajat ovat julkaisseet "ei aivan itsenäisiä" ajoneuvoja, jotka voivat ajaa itsensä alas moottoritielle (tietenkin kuljettajien jatkuvalla tarkkailulla), autonomista tekniikkaa ei ole tapahtunut, kuten asiantuntijat uskoivat.
Vuonna 2019 maailmanlaajuisesti oli noin 31 euroa autonomiset ajoneuvot (jossain määrin autonomiaa) toiminnassa. Tämän määrän ennustetaan kasvavan 54 miljoonaan vuoteen 2024 mennessä. Trendit osoittavat, että markkinat voivat kasvaa 60 prosenttia huolimatta 3 prosentin laskusta vuonna 2020.
Vaikka on monia syitä siihen, miksi itseohjautuvat autot voitaisiin tuoda markkinoille paljon odotettua myöhemmin, yksi ensisijainen syy on laadukkaan koulutusdatan puute volyymin, monimuotoisuuden ja validoinnin osalta. Mutta miksi koulutustiedot ovat tärkeitä autonomisten ajoneuvojen kehittämisessä?
Koulutustietojen merkitys autonomisille ajoneuvoille
Autonomiset ajoneuvot ovat enemmän datalähtöisiä ja tiedosta riippuvaisempia kuin mikään muu tekoälyn sovellus. Autonomisten ajoneuvojärjestelmien laatu riippuu suurelta osin käytetyn koulutusdatan tyypistä, määrästä ja monimuotoisuudesta.
Varmistaakseen, että autonomiset ajoneuvot voivat ajaa ilman ihmisten välistä vuorovaikutusta, niiden on ymmärrettävä, tunnistettava ja oltava vuorovaikutuksessa kaduilla esiintyvien reaaliaikaisten ärsykkeiden kanssa. Jotta tämä tapahtuisi, useita hermoverkkoihin on oltava vuorovaikutuksessa ja prosessoitava antureilta kerättyjä tietoja varmistaakseen turvallisen navigoinnin.
Kuinka hankkia koulutustietoja autonomisille ajoneuvoille?
Luotettava AV-järjestelmä on koulutettu kaikissa mahdollisissa skenaarioissa, joita ajoneuvo saattaa kohdata reaaliajassa. Sen on oltava valmis tunnistamaan esineitä ja ottamaan huomioon ympäristömuuttujat tarkan ajoneuvon käyttäytymisen tuottamiseksi. Mutta niin suurten tietojoukkojen kokoaminen, jotta jokainen reunatapaus voidaan käsitellä tarkasti, on haaste.
AV-järjestelmän kouluttamiseksi oikein käytetään video- ja kuvamerkintätekniikoita kuvan kohteiden tunnistamiseen ja kuvaamiseen. Harjoitteludata kerätään kameralla luotujen valokuvien avulla, jotka tunnistavat kuvat luokittelemalla ja merkitsemällä ne tarkasti.
Annotoidut kuvat auttavat koneoppimisjärjestelmiä ja tietokoneita suorittamaan vaadittuja tehtäviä. Asiayhteyteen liittyvät asiat, kuten opasteet, liikennemerkit, jalankulkijat, sääolosuhteet, ajoneuvojen välinen etäisyys, syvyys ja muut asiaankuuluvat tiedot, tarjotaan.
Useat huippuyritykset tarjoavat koulutustietojoukkoja eri kuva- ja videomerkintä muotoja, joita kehittäjät voivat käyttää tekoälymallien kehittämiseen.
Mistä koulutustiedot ovat peräisin?
Autonomiset ajoneuvot käyttävät erilaisia antureita ja laitteita ympäristöään ympäröivän tiedon keräämiseen, tunnistamiseen ja tulkitsemiseen. Tekoälyllä toimivien tehokkaiden AV-järjestelmien kehittämiseen tarvitaan erilaisia tietoja ja huomautuksia.
Jotkut käytetyistä työkaluista ovat:
Kamera:
Ajoneuvossa olevat kamerat tallentavat 3D- ja 2D-kuvia ja -videoita
Tutka:
Tutka tarjoaa ajoneuvolle tärkeitä tietoja kohteen seurannasta, havaitsemisesta ja liikkeen ennustamisesta. Se auttaa myös rakentamaan runsaasti tietoa sisältävän esityksen dynaamisesta ympäristöstä.
LiDaR (valon havaitseminen ja etäisyys):
2D-kuvien tulkitsemiseksi tarkasti 3D-tilassa on erittäin tärkeää käyttää LiDARia. LiDAR auttaa mittaamaan syvyyttä, etäisyyttä ja läheisyyttä laserilla.
Huomaa, kun kerätään autonomisten ajoneuvojen koulutustietoja
Itseajavan ajoneuvon kouluttaminen ei ole yksittäinen tehtävä. Se vaatii jatkuvaa parantamista. Täysin itsenäinen ajoneuvo voi olla turvallisempi vaihtoehto kuljettamattomille autoille, jotka tarvitsevat ihmisen apua. Mutta tätä varten järjestelmä on koulutettava suuriin määriin erilaisia ja korkealaatuisia harjoitustietoja.
Volyymi ja monimuotoisuus
Parempi ja luotettavampi järjestelmä voidaan kehittää, kun harjoittelet koneoppiminen mallia suurille määrille erilaisia tietojoukkoja. Käytössä oleva tietostrategia, joka tunnistaa tarkasti, milloin tietojoukko on riittävä ja milloin tarvitaan todellista kokemusta.
Tietyt ajopiirteet tulevat vain todellisesta kokemuksesta. Esimerkiksi autonomisen ajoneuvon tulisi ennakoida poikkeavia todellisia skenaarioita, kuten kääntyminen ilman merkinantoa tai jalankulkijan kohtaaminen.
Vaikka laadukas tietojen merkintä auttaa suurelta osin, on myös suositeltavaa hankkia dataa volyymin ja monipuolisuuden suhteen koulutuksen ja kokemuksen aikana.
Suuri tarkkuus huomautuksissa
Koneoppimis- ja syväoppimismallisi on koulutettava puhtaaseen ja tarkaan dataan. Autonominen autojen ajaminen ovat tulossa luotettavampia ja niiden tarkkuus on korkea, mutta niiden on silti siirryttävä 95 prosentin tarkkuudesta 99 prosenttiin. Tätä varten heidän on hahmotettava tie paremmin ja ymmärrettävä ihmisten epätavalliset käyttäytymissäännöt.
Laadukkaiden tietojen merkintätekniikoiden käyttö voi auttaa parantamaan koneoppimismallin tarkkuutta.
- Aloita tunnistamalla aukot ja erot tiedonkulussa ja pidä tietomerkintävaatimukset ajan tasalla.
- Kehitä strategioita todellisten tapausskenaarioiden käsittelemiseksi.
- Paranna mallia ja laatukriteerit säännöllisesti vastaamaan uusimpia harjoitustavoitteita.
- Tee aina yhteistyötä luotettavan ja kokeneen datakoulutuskumppanin kanssa, joka käyttää uusinta merkintää ja huomautustekniikoita ja parhaat käytännöt.
Mahdolliset käyttötapaukset
Objektin tunnistus ja seuranta
Useita merkintätekniikoita käytetään kuvien kohteiden, kuten jalankulkijoiden, autojen, liikennemerkkien ja muiden merkintöjen merkitsemiseen. Se auttaa autonomisia ajoneuvoja havaitsemaan ja seuraamaan asioita suuremmalla tarkkuudella.
Rekisterikilven tunnistus
Rajoituslaatikon kuvamerkintätekniikan avulla rekisterikilvet on helppo paikantaa ja poimia ajoneuvojen kuvista.Semaforin analysointi
Jälleen käyttämällä rajoituslaatikkotekniikkaa signaalit ja kyltit on helppo tunnistaa ja merkitä.
Jalankulkijoiden seurantajärjestelmä
Jalankulkijoiden seuranta tapahtuu seuraamalla ja merkitsemällä jalankulkijoiden liikettä jokaisessa videoruudussa, jotta autonominen ajoneuvo voi paikantaa jalankulkijoiden liikkeet tarkasti.
Kaistojen erottelu
Kaistojen erottelulla on ratkaiseva rooli autonomisen ajoneuvojärjestelmän kehittämisessä. Itseohjautuvissa ajoneuvoissa viivat piirretään kaistojen, katujen ja jalkakäytävien päälle polyline-merkinnällä, mikä mahdollistaa tarkan kaistan erottamisen.
ADAS-järjestelmät
Kehittyneet kuljettajan apujärjestelmät auttavat autonomisia ajoneuvoja havaitsemaan liikennemerkit, jalankulkijat, muut autot, pysäköintitutkat ja törmäysvaroittimet. Mahdollistaakseen tietokoneen visio in ADAS, kaikki liikennemerkkien kuvat on merkittävä tehokkaasti kohteiden ja skenaarioiden tunnistamiseksi ja oikea-aikaisten toimien toteuttamiseksi.
Kuljettajan valvontajärjestelmä / ohjaamon valvonta
Ohjaamon valvonta auttaa myös varmistamaan ajoneuvossa olevien ja muiden turvallisuuden. Ohjaamon sisälle sijoitettu kamera kerää kuljettajan tärkeitä tietoja, kuten uneliaisuutta, katseet, häiriötekijät, tunteet ja paljon muuta. Nämä ohjaamon kuvat on merkitty tarkasti ja niitä käytetään koneoppimismallien koulutukseen.
Rajoituslaatikon kuvamerkintätekniikan avulla rekisterikilvet on helppo paikantaa ja poimia ajoneuvojen kuvista.Shaip on johtava datamerkintäyritys, jolla on ratkaiseva rooli yrityksille korkealaatuisten koulutustietojen tarjoamisessa autonomisten ajoneuvojärjestelmien tehostamiseksi. Meidän kuvien merkitseminen ja merkintöjen tarkkuus ovat auttaneet rakentamaan johtavia tekoälytuotteita eri teollisuuden aloilla, kuten terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa ja autoteollisuudessa.
Tarjoamme suuria määriä erilaisia koulutustietojoukkoja kaikkiin koneoppimis- ja syväoppimismalleihisi kilpailukykyiseen hintaan.
Valmistaudu muuttamaan tekoälyprojektejasi luotettavan ja kokeneen koulutusdatan tarjoajan avulla.
