Son on yılda veya daha kısa bir sürede, tanıştığınız her otomobil üreticisi, kendi kendine giden otomobillerin piyasaya su basması ihtimali konusunda heyecanlıydı. Birkaç büyük otomobil üreticisi, kendilerini otoyolda sürebilen (tabii ki sürücülerin sürekli gözetimi altında) 'oldukça özerk olmayan' araçlar piyasaya sürse de, otonom teknoloji uzmanların inandığı gibi gerçekleşmedi.
2019 yılında dünya genelinde yaklaşık 31 milyon operasyonlarda otonom araçlar (bir miktar özerklik). Bu sayının 54 yılına kadar 2024 milyona çıkması bekleniyor. Trendler, 60'de %3'lük bir düşüşe rağmen pazarın %2020 büyüyebileceğini gösteriyor.
Kendi kendini süren arabaların beklenenden çok daha geç piyasaya sürülmesinin birçok nedeni olsa da, birincil nedenlerden biri hacim, çeşitlilik ve doğrulama açısından kaliteli eğitim verilerinin olmamasıdır. Peki eğitim verileri otonom araç geliştirme için neden önemlidir?
Otonom Araçlar İçin Eğitim Verilerinin Önemi
Otonom araçlar diğer tüm yapay zeka uygulamalarından daha fazla veri odaklı ve veriye bağımlıdır. Otonom araç sistemlerinin kalitesi büyük ölçüde kullanılan eğitim verilerinin türüne, hacmine ve çeşitliliğine bağlıdır.
Otonom araçların sınırlı veya hiç insan etkileşimi olmadan sürülebilmesini sağlamak için, sokaklarda bulunan gerçek zamanlı uyaranları anlamalı, tanımalı ve etkileşime geçmelidirler. Bunun gerçekleşmesi için birkaç nöral ağlar güvenli navigasyon sağlamak için sensörlerden toplanan verileri etkileşime sokmalı ve işlemelidir.
Otonom Araçlar İçin Eğitim Verisi Nasıl Alınır?
Güvenilir bir AV sistemi, bir aracın gerçek zamanlı olarak karşılaşabileceği her olası senaryoda eğitilir. Doğru araç davranışı üretmek için çevresel değişkenlerdeki nesneleri ve faktörleri tanımaya hazırlanmalıdır. Ancak her uç durumu doğru bir şekilde ele almak için bu kadar büyük hacimli veri kümelerini toplamak zorlu bir iştir.
AV sistemini uygun şekilde eğitmek için, bir görüntü içindeki nesneleri tanımlamak ve tanımlamak için video ve görüntü açıklama teknikleri kullanılır. Eğitim verileri, kamera tarafından oluşturulan fotoğraflar kullanılarak toplanır, görüntüleri doğru bir şekilde kategorilere ayırıp etiketleyerek tanımlar.
Açıklamalı görüntüler, makine öğrenimi sistemlerinin ve bilgisayarların gerekli görevlerin nasıl gerçekleştirileceğini öğrenmesine yardımcı olur. Sinyaller, yol işaretleri, yayalar, hava koşulları, araçlar arasındaki mesafe, derinlik ve diğer ilgili bilgiler gibi bağlamsal şeyler sağlanır.
Birkaç birinci sınıf şirket, farklı imajlarda eğitim veri kümeleri sağlar ve video açıklaması geliştiricilerin yapay zeka modelleri geliştirmek için kullanabileceği biçimler.
Eğitim Verileri Nereden Geliyor?
Otonom araçlar, çevrelerini çevreleyen bilgileri toplamak, tanımak ve yorumlamak için çeşitli sensörler ve cihazlar kullanır. Yapay zeka tarafından desteklenen yüksek performanslı AV sistemleri geliştirmek için çeşitli veriler ve açıklamalar gereklidir.
Kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:
Kamera:
Araçta bulunan kameralar 3D ve 2D görüntü ve videoları kaydeder
Radar:
Radar, araca nesne izleme, algılama ve hareket tahmini ile ilgili önemli veriler sağlar. Ayrıca dinamik ortamın veri açısından zengin bir temsilini oluşturmaya yardımcı olur.
LiDaR (Işık Algılama ve Menzil):
2B uzayda 3B görüntüleri doğru bir şekilde yorumlamak için LiDAR kullanmak hayati önem taşır. LiDAR, Lazer kullanarak derinlik, mesafe ve yakınlık algılamanın ölçülmesine yardımcı olur.
Otonom Araç Eğitim Verileri Toplanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler
Kendi kendini süren bir aracı eğitmek tek seferlik bir iş değildir. Sürekli iyileştirme gerektirir. Tam otonom bir araç, insan yardımına ihtiyaç duyan sürücüsüz araçlara daha güvenli bir alternatif olabilir. Ancak bunun için sistemin büyük miktarlarda çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim verileri.
Hacim ve Çeşitlilik
Kendinizi eğittiğinizde daha iyi ve daha güvenilir bir sistem geliştirilebilir. makine öğrenme büyük miktarda çeşitli veri kümeleri üzerinde model. Bir veri kümesinin ne zaman yeterli olduğunu ve gerçek dünya deneyiminin ne zaman gerekli olduğunu doğru bir şekilde tanımlayabilen bir veri stratejisi mevcuttur.
Sürüşün belirli yönleri yalnızca gerçek dünya deneyiminden gelir. Örneğin, otonom bir araç, sinyal vermeden dönmek veya bir yaya yaya geçidiyle karşılaşmak gibi gerçek dünya sapkın senaryolarını öngörmelidir.
kaliteli iken veri açıklaması büyük ölçüde yardımcı olur, ayrıca eğitim ve deneyim sırasında hacim ve çeşitlilik açısından veri elde edilmesi önerilir.
Ek Açıklamada Yüksek Doğruluk
Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleriniz temiz ve doğru verilerle eğitilmelidir. özerk araba kullanmak daha güvenilir hale geliyor ve yüksek düzeyde doğruluk kaydediyor, ancak yine de %95 doğruluktan %99'a geçmeleri gerekiyor. Bunu yapmak için yolu daha iyi algılamaları ve insan davranışının olağandışı kurallarını anlamaları gerekir.
Kaliteli veri açıklama tekniklerinin kullanılması, makine öğrenimi modelinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.
- Bilgi akışındaki boşlukları ve eşitsizlikleri belirleyerek başlayın ve veri etiketleme gerekliliklerini güncel tutun.
- Gerçek dünyadaki uç durum senaryolarını ele almak için stratejiler geliştirin.
- En son eğitim hedeflerini yansıtmak için modeli ve kalite kriterlerini düzenli olarak iyileştirin.
- Her zaman en son etiketlemeyi kullanan güvenilir ve deneyimli bir veri eğitimi ortağıyla ortak olun ve açıklama teknikleri ve en iyi uygulamalar.
Olası Kullanım Durumları
Nesne Algılama ve İzleme
Bir görüntüdeki yayalar, arabalar, yol sinyalleri ve daha fazlası gibi nesnelere açıklama eklemek için çeşitli açıklama teknikleri kullanılır. Otonom araçların nesneleri daha doğru bir şekilde algılamasına ve izlemesine yardımcı olur.
Plaka Tespiti
Sınırlayıcı kutu görüntü açıklama tekniği yardımıyla, plakalar kolayca bulunur ve araç görüntülerinden çıkarılır.Semafor Analizi
Yine sınırlayıcı kutu tekniği kullanılarak işaretler ve tabelalar kolayca tanımlanır ve not edilir.
Yaya Takip Sistemi
Yaya takibi, otonom aracın yayaların hareketini doğru bir şekilde tespit edebilmesi için her video karesinde yaya hareketi izlenerek ve açıklamalar eklenerek yapılır.
Şerit Farklılaştırma
Şerit farklılaştırma, otonom araç sistemi geliştirmede çok önemli bir rol oynar. Otonom araçlarda, doğru şerit farklılaşmasını sağlamak için çoklu çizgi notu kullanılarak şeritler, sokaklar ve kaldırımlar üzerinde çizgiler çizilir.
ADAS Sistemleri
Gelişmiş Sürücü Yardımı sistemleri, otonom araçların yol levhalarını, yayaları, diğer arabaları, park yardımını ve çarpışma uyarısını algılamasına yardımcı olur. etkinleştirmek için Bilgisayar görüşü in ADAS, nesneleri ve senaryoları tanımak ve zamanında harekete geçmek için tüm yol işaretleri görüntülerine etkili bir şekilde açıklama eklenmelidir.
Sürücü İzleme Sistemi / Kabin İçi İzleme
Kabin içi izleme, araçta bulunanların ve diğerlerinin güvenliğinin sağlanmasına da yardımcı olur. Kabinin içine yerleştirilmiş bir kamera, uyku hali, göz bakışları, dikkat dağınıklığı, duygular ve daha fazlası gibi hayati sürücü bilgilerini toplar. Bu kabin içi görüntülere doğru açıklamalar eklenir ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi için kullanılır.
Sınırlayıcı kutu görüntü açıklama tekniği yardımıyla, plakalar kolayca bulunur ve araç görüntülerinden çıkarılır.Shaip, işletmelere otonom araç sistemlerini güçlendirmek için yüksek kaliteli eğitim verileri sağlamada çok önemli bir rol oynayan önde gelen bir veri açıklama şirketidir. Bizim görüntü etiketleme ve açıklama doğruluğu sağlık, perakende ve otomotiv gibi çeşitli endüstri segmentlerinde lider AI ürünlerinin oluşturulmasına yardımcı oldu.
Tüm makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleriniz için rekabetçi fiyatlarla büyük miktarlarda çeşitli eğitim veri kümeleri sağlıyoruz.
Güvenilir ve deneyimli bir eğitim veri sağlayıcısıyla yapay zeka projelerinizi dönüştürmeye hazır olun.
