Au cours de la dernière décennie ou moins, tous les constructeurs automobiles que vous avez rencontrés étaient enthousiasmés par les perspectives de voitures autonomes inondant le marché. Alors que quelques grands constructeurs automobiles ont lancé des véhicules « pas tout à fait autonomes » qui peuvent se conduire sur l'autoroute (avec une surveillance constante des conducteurs, bien sûr), la technologie autonome ne s'est pas produite comme le pensaient les experts.
En 2019, à l'échelle mondiale, il y avait environ 31 millions véhicules autonomes (un certain niveau d'autonomie) dans les opérations. Ce nombre devrait atteindre 54 millions d'ici 2024. Les tendances montrent que le marché pourrait croître de 60 % malgré une baisse de 3 % en 2020.
Bien qu'il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les voitures autonomes pourraient être lancées beaucoup plus tard que prévu, l'une des principales raisons est le manque de données de formation de qualité en termes de volume, de diversité et de validation. Mais pourquoi les données de formation sont-elles importantes pour le développement de véhicules autonomes ?
Importance des données de formation pour les véhicules autonomes
Véhicules autonomes sont plus axées sur les données et dépendantes des données que toute autre application de l'IA. La qualité des systèmes de véhicules autonomes dépend en grande partie du type, du volume et de la diversité des données de formation utilisées.
Pour s'assurer que les véhicules autonomes peuvent conduire avec une interaction humaine limitée ou nulle, ils doivent comprendre, reconnaître et interagir avec les stimuli en temps réel présents dans les rues. Pour que cela se produise, plusieurs les réseaux de neurones doivent interagir et traiter les données collectées par les capteurs pour assurer une navigation sûre.
Comment obtenir des données de formation pour les véhicules autonomes ?
Un système AV fiable est formé sur tous les scénarios possibles qu'un véhicule pourrait rencontrer en temps réel. Il doit être prêt à reconnaître les objets et à prendre en compte les variables environnementales pour produire un comportement précis du véhicule. Mais rassembler de si grands volumes d'ensembles de données pour traiter avec précision chaque cas marginal est un défi.
Pour former correctement le système audiovisuel, des techniques d'annotation vidéo et d'image sont utilisées pour identifier et décrire les objets dans une image. Les données d'entraînement sont collectées à l'aide de photos générées par l'appareil photo, identifiant les images en les catégorisant et en les étiquetant avec précision.
Les images annotées aident les systèmes d'apprentissage automatique et les ordinateurs à apprendre comment effectuer les tâches requises. Des éléments contextuels tels que les signaux, les panneaux de signalisation, les piétons, les conditions météorologiques, la distance entre les véhicules, la profondeur et d'autres informations pertinentes sont fournis.
Plusieurs entreprises de premier plan fournissent des ensembles de données de formation dans différentes images et annotation vidéo formats que les développeurs peuvent utiliser pour développer des modèles d'IA.
D'où viennent les données d'entraînement ?
Les véhicules autonomes utilisent une variété de capteurs et d'appareils pour recueillir, reconnaître et interpréter les informations entourant leur environnement. Diverses données et annotations sont nécessaires pour développer des systèmes audiovisuels performants alimentés par l'intelligence artificielle.
Certains des outils utilisés sont :
Caméra:
Les caméras présentes sur le véhicule enregistrent des images et vidéos 3D et 2D
Radar:
Le radar fournit des données cruciales au véhicule concernant le suivi, la détection et la prédiction de mouvement des objets. Il permet également de créer une représentation riche en données de l'environnement dynamique.
LiDaR (détection et télémétrie de la lumière) :
Pour interpréter avec précision des images 2D dans un espace 3D, il est indispensable d'utiliser le LiDAR. Le LiDAR aide à mesurer la profondeur, la distance et la détection de proximité à l'aide du laser.
Ensemble de données de vision par ordinateur de haute qualité pour former votre modèle d'IA
Point à noter lors de la collecte de données de formation sur les véhicules autonomes
La formation d'un véhicule autonome n'est pas une tâche ponctuelle. Cela nécessite une amélioration continue. Un véhicule entièrement autonome peut être une alternative plus sûre aux voitures sans conducteur nécessitant une assistance humaine. Mais pour cela, le système doit être formé sur de grandes quantités de produits divers et données de formation de haute qualité.
Volume et diversité
Un système meilleur et plus fiable peut être développé lorsque vous formez votre machine learning modèle sur de grandes quantités de jeux de données divers. Une stratégie de données en place qui peut identifier avec précision quand un ensemble de données est suffisant et quand une expérience du monde réel est requise est nécessaire.
Certains aspects de la conduite ne proviennent que de l'expérience du monde réel. Par exemple, un véhicule autonome doit anticiper les scénarios déviants du monde réel tels que tourner sans signaler ou rencontrer un piéton traversant.
Alors que de haute qualité annotation de données aide dans une large mesure, il est également recommandé d'acquérir des données en termes de volume et de diversité au cours de la formation et de l'expérience.
Haute précision dans l'annotation
Vos modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur doivent être formés sur des données propres et précises. Autonome conduire des voitures sont de plus en plus fiables et affichent des niveaux de précision élevés, mais ils doivent encore passer d'une précision de 95 % à 99 %. Pour cela, ils doivent mieux percevoir la route et comprendre les règles inhabituelles du comportement humain.
L'utilisation de techniques d'annotation de données de qualité peut aider à améliorer la précision du modèle d'apprentissage automatique.
- Commencez par identifier les lacunes et les disparités dans le flux d'informations et maintenez à jour les exigences d'étiquetage des données.
- Développez des stratégies pour traiter des scénarios de cas extrêmes du monde réel.
- Améliorez régulièrement le modèle et les critères de qualité pour refléter les derniers objectifs de formation.
- Associez-vous toujours à un partenaire de formation aux données fiable et expérimenté qui utilise les derniers étiquetages et techniques d'annotation et les meilleures pratiques.
Cas d'utilisation possibles
Détection et suivi d'objets
Plusieurs techniques d'annotation sont utilisées pour annoter des objets tels que des piétons, des voitures, des signaux routiers, etc. dans une image. Il aide les véhicules autonomes à détecter et à suivre les choses avec une plus grande précision.
Détection de plaque d'immatriculation
À l'aide de la technique d'annotation d'image de la boîte englobante, les plaques d'immatriculation sont facilement localisées et extraites des images de véhicules.Analyser le sémaphore
Encore une fois, en utilisant la technique de la boîte englobante, les signaux et les panneaux sont facilement identifiés et annotés.
Système de suivi des piétons
Le suivi des piétons est effectué en suivant et en annotant le mouvement du piéton dans chaque image vidéo afin que le véhicule autonome puisse localiser avec précision le mouvement des piétons.
Différenciation des voies
La différenciation des voies joue un rôle crucial dans le développement des systèmes de véhicules autonomes. Dans les véhicules autonomes, les lignes sont tracées sur les voies, les rues et les trottoirs à l'aide d'annotations polylignes pour permettre une différenciation précise des voies.
Systèmes ADAS
Les systèmes avancés d'aide à la conduite aident les véhicules autonomes à détecter les panneaux de signalisation, les piétons, les autres voitures, l'aide au stationnement et l'avertissement de collision. Pour activer vision par ordinateur in ADAS, toutes les images des panneaux de signalisation doivent être annotées efficacement pour reconnaître les objets et les scénarios et prendre des mesures en temps opportun.
Système de surveillance du conducteur / Surveillance en cabine
La surveillance en cabine contribue également à assurer la sécurité des occupants du véhicule et des autres. Une caméra placée à l'intérieur de la cabine recueille des informations vitales pour le conducteur telles que la somnolence, le regard, la distraction, l'émotion, etc. Ces images en cabine sont annotées avec précision et utilisées pour la formation des modèles d'apprentissage automatique.
À l'aide de la technique d'annotation d'image de la boîte englobante, les plaques d'immatriculation sont facilement localisées et extraites des images de véhicules.Shaip est une société d'annotation de données de premier plan, jouant un rôle crucial dans la fourniture aux entreprises de données de formation de haute qualité pour alimenter les systèmes de véhicules autonomes. Notre étiquetage des images et précision des annotations ont aidé à créer des produits d'IA de pointe dans divers segments de l'industrie, tels que la santé, la vente au détail et l'automobile.
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