Nell'ultimo decennio o meno, ogni casa automobilistica che hai incontrato era entusiasta delle prospettive che le auto a guida autonoma inondassero il mercato. Mentre alcune grandi case automobilistiche hanno lanciato veicoli "non del tutto autonomi" che possono guidare da soli lungo l'autostrada (con un controllo costante da parte dei conducenti, ovviamente), la tecnologia autonoma non è avvenuta come credevano gli esperti.
Nel 2019, a livello globale, c'erano circa 31 milioni veicoli autonomi (un certo livello di autonomia) nelle operazioni. Si prevede che questo numero crescerà fino a 54 milioni entro il 2024. Le tendenze mostrano che il mercato potrebbe crescere del 60% nonostante una diminuzione del 3% nel 2020.
Sebbene ci siano molte ragioni per cui le auto a guida autonoma potrebbero essere lanciate molto più tardi del previsto, una delle ragioni principali è la mancanza di dati di formazione di qualità in termini di volume, diversità e convalida. Ma perché i dati sull'allenamento sono importanti per lo sviluppo di veicoli autonomi?
Importanza dei dati di addestramento per i veicoli autonomi
Veicoli autonomi sono più basati sui dati e dipendenti dai dati rispetto a qualsiasi altra applicazione dell'IA. La qualità dei sistemi di veicoli autonomi dipende in gran parte dal tipo, dal volume e dalla diversità dei dati di allenamento utilizzati.
Per garantire che i veicoli autonomi possano guidare con un'interazione umana limitata o assente, devono comprendere, riconoscere e interagire con gli stimoli in tempo reale presenti nelle strade. Perché ciò avvenga, diversi reti neurali devono interagire ed elaborare i dati raccolti dai sensori per garantire una navigazione sicura.
Come procurarsi i dati di addestramento per i veicoli autonomi?
Un sistema AV affidabile viene addestrato su ogni possibile scenario che un veicolo potrebbe incontrare in tempo reale. Deve essere preparato a riconoscere gli oggetti e tenere conto delle variabili ambientali per produrre un comportamento accurato del veicolo. Ma raccogliere volumi così grandi di set di dati per affrontare accuratamente ogni edge case è una sfida.
Per addestrare correttamente il sistema AV, vengono utilizzate tecniche di annotazione video e immagini per identificare e descrivere oggetti all'interno di un'immagine. I dati di allenamento vengono raccolti utilizzando foto generate dalla fotocamera, identificando le immagini classificandole ed etichettandole accuratamente.
Le immagini annotate aiutano i sistemi di apprendimento automatico e i computer a imparare come eseguire le attività richieste. Vengono forniti elementi contestuali come i segnali, i segnali stradali, i pedoni, le condizioni meteorologiche, la distanza tra i veicoli, la profondità e altre informazioni pertinenti.
Diverse aziende di prim'ordine forniscono set di dati di formazione in diverse immagini e annotazione video formati che gli sviluppatori possono utilizzare per sviluppare modelli di intelligenza artificiale.
Da dove provengono i dati di formazione?
I veicoli autonomi utilizzano una varietà di sensori e dispositivi per raccogliere, riconoscere e interpretare le informazioni che circondano il loro ambiente. Sono necessari vari dati e annotazioni per sviluppare sistemi AV ad alte prestazioni basati sull'intelligenza artificiale.
Alcuni degli strumenti utilizzati sono:
Macchina fotografica:
Le telecamere presenti sul veicolo registrano immagini e video 3D e 2D
Radar:
Il radar fornisce dati cruciali al veicolo per quanto riguarda il rilevamento, il rilevamento e la previsione del movimento degli oggetti. Aiuta anche a creare una rappresentazione ricca di dati dell'ambiente dinamico.
LiDaR (rilevamento e portata della luce):
Per interpretare accuratamente le immagini 2D in uno spazio 3D, è fondamentale utilizzare LiDAR. LiDAR aiuta a misurare la profondità e la distanza e il rilevamento di prossimità utilizzando il laser.
Set di dati di visione artificiale di alta qualità per addestrare il tuo modello di intelligenza artificiale
Nota durante la raccolta dei dati di addestramento del veicolo autonomo
L'addestramento di un veicolo a guida autonoma non è un compito una tantum. Richiede un miglioramento continuo. Un veicolo completamente autonomo può essere un'alternativa più sicura alle auto senza conducente che necessitano dell'assistenza umana. Ma per questo, il sistema deve essere addestrato su grandi quantità di diversi e dati di allenamento di alta qualità.
Volume e diversità
Un sistema migliore e più affidabile può essere sviluppato quando alleni il tuo machine learning modello su grandi quantità di set di dati diversi. Una strategia di dati in atto in grado di identificare con precisione quando un set di dati è sufficiente e quando è necessaria un'esperienza nel mondo reale.
Alcuni aspetti della guida derivano solo dall'esperienza del mondo reale. Ad esempio, un veicolo autonomo dovrebbe anticipare scenari devianti del mondo reale come svoltare senza segnalare o incontrare un pedone che cammina.
Mentre di alta qualità annotazione dei dati aiuta in larga misura, si raccomanda inoltre di acquisire dati in termini di volume e diversità durante il corso di formazione ed esperienza.
Alta precisione nell'annotazione
I tuoi modelli di machine learning e deep learning devono essere addestrati su dati puliti e accurati. Autonomo guidare auto stanno diventando più affidabili e registrano livelli di accuratezza elevati, ma devono ancora passare da una precisione del 95% al 99%. Per farlo, devono percepire meglio la strada e comprendere le regole insolite del comportamento umano.
L'uso di tecniche di annotazione dei dati di qualità può aiutare a migliorare l'accuratezza del modello di apprendimento automatico.
- Inizia identificando le lacune e le disparità nel flusso di informazioni e mantieni aggiornati i requisiti di etichettatura dei dati.
- Sviluppare strategie per affrontare scenari di casi limite del mondo reale.
- Migliorare regolarmente il modello e i benchmark di qualità per riflettere gli ultimi obiettivi di formazione.
- Collaborare sempre con un partner di formazione dati affidabile ed esperto che utilizza l'etichettatura più recente e tecniche di annotazione e buone pratiche.
Possibili casi d'uso
Rilevamento e tracciamento di oggetti
Diverse tecniche di annotazione vengono utilizzate per annotare oggetti come pedoni, automobili, segnali stradali e altro in un'immagine. Aiuta i veicoli autonomi a rilevare e tracciare le cose con maggiore precisione.
Rilevamento targa
Con l'aiuto della tecnica di annotazione dell'immagine del riquadro di delimitazione, le targhe possono essere facilmente individuate ed estratte dalle immagini dei veicoli.Analizzando il semaforo
Anche in questo caso, utilizzando la tecnica del riquadro di delimitazione, segnali e cartelli sono facilmente identificabili e annotati.
Sistema di monitoraggio dei pedoni
Il monitoraggio dei pedoni viene effettuato tracciando e annotando il movimento del pedone in ogni fotogramma video in modo che il veicolo autonomo possa individuare con precisione il movimento dei pedoni.
Differenziazione di corsia
La differenziazione delle corsie gioca un ruolo cruciale nello sviluppo del sistema di veicoli autonomi. Nei veicoli autonomi, le linee vengono tracciate su corsie, strade e marciapiedi utilizzando l'annotazione polilinea per consentire un'accurata differenziazione delle corsie.
Sistemi ADAS
I sistemi avanzati di assistenza alla guida aiutano i veicoli autonomi a rilevare segnali stradali, pedoni, altre auto, assistenza al parcheggio e avviso di collisione. Per l'abilitazione visione computerizzata in ADAS, tutte le immagini dei segnali stradali devono essere annotate in modo efficace per riconoscere oggetti e scenari e agire tempestivamente.
Sistema di monitoraggio del conducente / Monitoraggio in cabina
Il monitoraggio in cabina aiuta anche a garantire la sicurezza degli occupanti del veicolo e degli altri. Una telecamera posizionata all'interno dell'abitacolo raccoglie informazioni vitali per il conducente come sonnolenza, sguardo fisso, distrazione, emozione e altro ancora. Queste immagini in cabina sono annotate in modo accurato e utilizzate per addestrare i modelli di apprendimento automatico.
Con l'aiuto della tecnica di annotazione dell'immagine del riquadro di delimitazione, le targhe possono essere facilmente individuate ed estratte dalle immagini dei veicoli.Shaip è una delle principali società di annotazione dei dati, che svolge un ruolo cruciale nel fornire alle aziende dati di formazione di alta qualità per l'alimentazione dei sistemi di veicoli autonomi. Nostro etichettatura delle immagini e precisione delle annotazioni hanno contribuito a creare prodotti di intelligenza artificiale leader in vari segmenti del settore, come assistenza sanitaria, vendita al dettaglio e automobilistico.
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