Autonome Fahrzeuge

Qualitativ hochwertige Trainingsdaten treiben leistungsstarke autonome Fahrzeuge an

In den letzten zehn Jahren oder weniger war jeder Autohersteller, den Sie getroffen haben, begeistert von der Aussicht, dass selbstfahrende Autos den Markt überschwemmen werden. Während einige große Autohersteller „nicht ganz autonome“ Fahrzeuge auf den Markt gebracht haben, die selbst die Autobahn hinunterfahren können (natürlich unter ständiger Beobachtung durch die Fahrer), hat die autonome Technologie nicht so stattgefunden, wie Experten glaubten.

Im Jahr 2019 waren es weltweit etwa 31 Millionen autonome Fahrzeuge (ein gewisses Maß an Autonomie) im Betrieb. Diese Zahl soll bis zum Jahr 54 auf 2024 Millionen steigen. Die Trends zeigen, dass der Markt trotz eines Rückgangs um 60 % im Jahr 3 um 2020 % wachsen könnte.

Während es viele Gründe gibt, warum selbstfahrende Autos viel später als erwartet auf den Markt kommen könnten, ist ein Hauptgrund der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten in Bezug auf Umfang, Vielfalt und Validierung. Aber warum sind Trainingsdaten wichtig für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge?

Bedeutung von Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge sind datengetriebener und datenabhängiger als jede andere Anwendung von KI. Die Qualität autonomer Fahrzeugsysteme hängt maßgeblich von der Art, dem Umfang und der Vielfalt der verwendeten Trainingsdaten ab.

Um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge mit eingeschränkter oder ohne menschliche Interaktion fahren können, müssen sie Echtzeit-Stimuli auf den Straßen verstehen, erkennen und mit ihnen interagieren. Damit dies geschieht, mehrere Neuronale Netze müssen die gesammelten Daten von Sensoren interagieren und verarbeiten, um eine sichere Navigation zu ermöglichen.

Wie beschafft man Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge?

Ein zuverlässiges AV-System wird in Echtzeit auf jedes mögliche Szenario trainiert, dem ein Fahrzeug begegnen könnte. Es muss darauf vorbereitet sein, Objekte zu erkennen und Umgebungsvariablen zu berücksichtigen, um ein genaues Fahrzeugverhalten zu erzeugen. Aber das Sammeln solch großer Mengen an Datensätzen, um jeden Grenzfall genau zu bewältigen, ist eine Herausforderung.

Um das AV-System richtig zu trainieren, werden Video- und Bildanmerkungstechniken verwendet, um Objekte innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu beschreiben. Trainingsdaten werden mithilfe von kameragenerierten Fotos gesammelt, wobei die Bilder identifiziert werden, indem sie kategorisiert und genau beschriftet werden.

Kommentierte Bilder helfen maschinellen Lernsystemen und Computern dabei, die erforderlichen Aufgaben zu erlernen. Kontextbezogene Dinge wie Signale, Verkehrszeichen, Fußgänger, Wetterbedingungen, Abstand zwischen Fahrzeugen, Tiefe und andere relevante Informationen werden bereitgestellt.

Mehrere erstklassige Unternehmen bieten Trainingsdatensätze in verschiedenen Bildern und Formaten an Video-Annotation Formate, mit denen Entwickler KI-Modelle entwickeln können.

Woher kommen die Trainingsdaten?

Autonome Fahrzeuge verwenden eine Vielzahl von Sensoren und Geräten, um die Informationen über ihre Umgebung zu sammeln, zu erkennen und zu interpretieren. Um leistungsstarke AV-Systeme zu entwickeln, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sind verschiedene Daten und Anmerkungen erforderlich.

Einige der verwendeten Tools sind:

  • Kamera:

    Die am Fahrzeug vorhandenen Kameras nehmen 3D- und 2D-Bilder und Videos auf

  • Radar:

    Radar liefert dem Fahrzeug wichtige Daten zur Objektverfolgung, Erkennung und Bewegungsvorhersage. Es hilft auch dabei, eine datenreiche Darstellung der dynamischen Umgebung zu erstellen.

Lidar

  • LiDaR (Light Detection and Ranging):

    Um 2D-Bilder in einem 3D-Raum genau zu interpretieren, ist die Verwendung von LiDAR unerlässlich. LiDAR hilft bei der Messung von Tiefe und Entfernung sowie bei der Näherungserkennung mit Laser.

Hochwertiger Computer-Vision-Datensatz zum Trainieren Ihres KI-Modells

Hinweis beim Sammeln von Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge

Das Training eines selbstfahrenden Fahrzeugs ist keine einmalige Aufgabe. Es erfordert eine kontinuierliche Verbesserung. Ein vollständig autonomes Fahrzeug kann eine sicherere Alternative zu fahrerlosen Autos sein, die menschliche Hilfe benötigen. Dafür muss das System aber auf große Mengen unterschiedlicher und trainiert werden hochwertige Trainingsdaten.

Volumen und Vielfalt

Ein besseres und zuverlässigeres System kann entwickelt werden, wenn Sie Ihre eigenen trainieren Maschinelles Lernen Modell auf großen Mengen unterschiedlicher Datensätze. Es ist eine Datenstrategie vorhanden, die genau erkennen kann, wann ein Datensatz ausreicht und wann praktische Erfahrungen erforderlich sind.

Bestimmte Aspekte des Fahrens stammen nur aus realen Erfahrungen. Beispielsweise sollte ein autonomes Fahrzeug abweichende reale Szenarien wie das Abbiegen ohne Blinken oder die Begegnung mit einem Fußgänger, der auf der Straße läuft, antizipieren.

Während hochwertig Datenanmerkung weitgehend hilft, empfiehlt es sich auch, im Laufe der Ausbildung und Erfahrung Daten bezüglich Umfang und Vielfalt zu erheben.

Hohe Genauigkeit bei der Beschriftung

Ihre Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle müssen mit sauberen und genauen Daten trainiert werden. Autonom Autos fahren werden immer zuverlässiger und registrieren ein hohes Maß an Genauigkeit, müssen sich aber noch von einer Genauigkeit von 95 % auf 99 % verbessern. Dazu müssen sie die Straße besser wahrnehmen und die ungewöhnlichen Regeln menschlichen Verhaltens verstehen.

Die Verwendung hochwertiger Datenannotationstechniken kann dazu beitragen, die Genauigkeit des maschinellen Lernmodells zu verbessern.

  • Beginnen Sie damit, Lücken und Unterschiede im Informationsfluss zu identifizieren, und halten Sie die Anforderungen an die Datenkennzeichnung auf dem neuesten Stand.
  • Entwickeln Sie Strategien, um reale Grenzfall-Szenarien anzugehen.
  • Verbessern Sie regelmäßig das Modell und die Qualitätsbenchmarks, um die neuesten Trainingsziele widerzuspiegeln.
  • Arbeiten Sie immer mit einem zuverlässigen und erfahrenen Datenschulungspartner zusammen, der die neuesten Kennzeichnungen verwendet und Anmerkungstechniken und Best Practices.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Objekterkennung und -verfolgung

    Mehrere Anmerkungstechniken werden verwendet, um Objekte wie Fußgänger, Autos, Straßensignale und mehr in einem Bild zu kommentieren. Es hilft autonomen Fahrzeugen, Dinge mit größerer Genauigkeit zu erkennen und zu verfolgen.

  • Kennzeichenerkennung

    Nummernschilderkennung/-erkennung Mit Hilfe der Bounding-Box-Bildanmerkungstechnik können Nummernschilder leicht lokalisiert und aus Bildern von Fahrzeugen extrahiert werden.

  • Semaphore analysieren

    Auch hier lassen sich Signale und Schilder unter Verwendung der Bounding-Box-Technik leicht identifizieren und mit Anmerkungen versehen.

  • Fußgänger-Tracking-System

    Die Fußgängerverfolgung erfolgt durch Verfolgung und Kommentierung der Bewegung des Fußgängers in jedem Videobild, sodass das autonome Fahrzeug die Bewegung des Fußgängers genau lokalisieren kann.

  • Spurunterscheidung

    Die Fahrspurdifferenzierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer Fahrzeugsysteme. In autonomen Fahrzeugen werden Linien über Fahrspuren, Straßen und Gehwege gezogen, indem Polylinienannotationen verwendet werden, um eine genaue Fahrspurunterscheidung zu ermöglichen.

  • ADAS-Systeme

    Erweiterte Fahrerassistenzsysteme helfen autonomen Fahrzeugen, Verkehrszeichen, Fußgänger, andere Autos, Einparkhilfe und Kollisionswarnung zu erkennen. Zum Freischalten Computer Vision in ADAS, müssen alle Bilder von Straßenschildern effektiv kommentiert werden, um Objekte und Szenarien zu erkennen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen.

  • Fahrerüberwachungssystem / Kabinenüberwachung

    Die Überwachung in der Kabine trägt auch dazu bei, die Sicherheit der Fahrzeuginsassen und anderer zu gewährleisten. Eine in der Kabine platzierte Kamera sammelt wichtige Fahrerinformationen wie Schläfrigkeit, Blick, Ablenkung, Emotionen und mehr. Diese Bilder aus der Kabine werden genau kommentiert und zum Trainieren der Modelle für maschinelles Lernen verwendet.

Shaip ist ein führendes Unternehmen für Datenannotation und spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten für Unternehmen zur Stromversorgung autonomer Fahrzeugsysteme. Unsere Bildbeschriftung und Genauigkeit der Anmerkungen haben dazu beigetragen, führende KI-Produkte in verschiedenen Industriesegmenten wie dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel und der Automobilindustrie zu entwickeln.

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