Akıllı Şehir Otonom Araçları için LiDAR Açıklama Projesi
Projeye Genel Bakış
Hızla büyüyen bir metropol alanı olan SmartCity, toplu taşıma için otonom araçları (AV'ler) tanıtmak üzere iddialı bir proje başlattı. Bu AV'lerin güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için, şehrin çeşitli ortamlarını temsil eden çok miktarda doğru bir şekilde açıklanmış LiDAR ve kamera verisine ihtiyaçları vardı. SmartCity, bu kritik görevi üstlenmek için önde gelen bir veri açıklama şirketi olan Shaip ile ortaklık kurdu.
Shaip, SmartCity'nin sokaklarından toplanan 15,000 sensör verisi karesini açıklama göreviyle görevlendirildi. Her kare, 3 Velodyne VLP-32C LiDAR ve 4 yüksek çözünürlüklü kameradan gelen verileri içeriyordu ve çok çeşitli kentsel senaryoları yakalıyordu
Meydan Okumalar
Hacim ve Karmaşıklık
Veri miktarının çokluğu ve hem 2B hem de 3B açıklamalara duyulan gereksinim önemli bir zorluğu ortaya çıkardı.
Farklı Ortamlar
Akıllı Kent'in yoğun kent merkezlerinden banliyö alanlarına kadar değişen yapısı, uyarlanabilir açıklama stratejileri gerektiriyordu.
Tutarlılık
Güvenilir yapay zeka modelleri eğitmek için farklı sensörler ve birden fazla kare arasında tutarlı nesne kimliklerinin korunması hayati önem taşıyordu.
Gizlilik endişeleri
Yararlı verileri korurken tüm kişisel tanımlanabilir bilgilerin uygun şekilde gizlenmesini sağlamak.
Sıkı Zaman Çizelgesi
SmartCity'nin AV dağıtım takvimini karşılayabilmesi için projenin 4 ay içinde tamamlanması gerekiyordu.
Shaip'in Yaklaşımı
Personel
50 deneyimli noter, 10 kalite kontrolörü ve 3 proje yöneticisinden oluşan bir ekip kuruldu.
Özel Araçlar
Verimliliği ve tutarlılığı artıran, 2D ve 3D açıklama iş akışlarını entegre eden tescilli yazılım geliştirildi.
Eğitim
SmartCity'nin özel açıklama gereksinimleri ve gizlilik yönergeleri hakkında yoğun eğitim oturumları düzenlendi.
Otomasyon
Özellikle arabalar ve yayalar gibi yaygın nesneler için süreci hızlandırmak amacıyla yapay zeka destekli ön açıklama kullanıldı.
Sonuç
- Projeyi 3.5 ayda, planlanandan iki hafta önce tamamladık.
- SmartCity'nin beklentilerini aşarak %99.7 oranında açıklama doğruluğu elde edildi.
- Tüm karelerde 450,000'den fazla benzersiz nesneye başarıyla açıklama eklendi.
- Birden fazla karedeki nesnelerin %98'i için tutarlı kimlikler korundu.
- Tüm araç plakalarını ve yüzleri uygun şekilde maskeleyin, gizlilik kurallarına uyun.
Sonuç
Shaip'in bu büyük ölçekli LiDAR açıklama projesini başarılı bir şekilde yürütmesi, SmartCity'nin otonom araç girişiminde önemli bir rol oynadı. Proje, karmaşık, çok sensörlü veri açıklama görevlerini verimli ve doğru bir şekilde ele almak için yetenekli insan açıklamacıları gelişmiş AI destekli araçlarla birleştirmenin önemini gösterdi.
Yüksek kaliteli etiketlenmiş veriler, SmartCity'nin otonom araç sistemlerini daha etkili bir şekilde eğitmesine ve gerçek dünya testleri için gereken süreyi %30 oranında azaltmasına olanak sağladı. Tutarlı ve doğru etiketlemeler, özellikle karmaşık kentsel ortamlarda otonom araçların nesne izleme ve tahmin yeteneklerini geliştirdi.
