Na última década ou menos, todas as montadoras que você conheceu estavam empolgadas com as perspectivas de carros autônomos inundando o mercado. Enquanto algumas grandes montadoras lançaram veículos “não muito autônomos” que podem dirigir sozinhos na estrada (com uma vigilância constante dos motoristas, é claro), a tecnologia autônoma não aconteceu como os especialistas acreditavam.
Em 2019, globalmente, havia cerca de 31 milhões veículos autônomos (algum nível de autonomia) nas operações. Esse número deve crescer para 54 milhões até o ano de 2024. As tendências mostram que o mercado pode crescer 60%, apesar de uma queda de 3% em 2020.
Embora existam muitas razões pelas quais os carros autônomos podem ser lançados muito mais tarde do que o esperado, uma das principais razões é a falta de dados de treinamento de qualidade em termos de volume, diversidade e validação. Mas por que os dados de treinamento são importantes para o desenvolvimento de veículos autônomos?
Importância dos dados de treinamento para veículos autônomos
Veículos autônomos são mais orientados a dados e dependentes de dados do que qualquer outra aplicação de IA. A qualidade dos sistemas de veículos autônomos depende em grande parte do tipo, volume e diversidade dos dados de treinamento usados.
Para garantir que os veículos autônomos possam dirigir com pouca ou nenhuma interação humana, eles devem entender, reconhecer e interagir com os estímulos em tempo real presentes nas ruas. Para que isso aconteça, vários redes neurais precisam interagir e processar os dados coletados dos sensores para oferecer uma navegação segura.
Como adquirir dados de treinamento para veículos autônomos?
Um sistema AV confiável é treinado em todos os cenários possíveis que um veículo pode encontrar em tempo real. Ele deve estar preparado para reconhecer objetos e fatorar variáveis ambientais para produzir um comportamento preciso do veículo. Mas reunir volumes tão grandes de conjuntos de dados para lidar com todos os casos extremos com precisão é um desafio.
Para treinar adequadamente o sistema AV, técnicas de anotação de vídeo e imagem são usadas para identificar e descrever objetos dentro de uma imagem. Os dados de treinamento são coletados usando fotos geradas pela câmera, identificando as imagens categorizando-as e rotulando-as com precisão.
As imagens anotadas ajudam os sistemas de aprendizado de máquina e os computadores a aprender como executar as tarefas necessárias. Coisas contextuais como os sinais, sinais de trânsito, pedestres, condições climáticas, distância entre veículos, profundidade e outras informações relevantes são fornecidas.
Várias empresas de alto nível fornecem conjuntos de dados de treinamento em diferentes imagens e anotação de vídeo formatos que os desenvolvedores podem usar para desenvolver modelos de IA.
De onde vêm os dados de treinamento?
Veículos autônomos usam uma variedade de sensores e dispositivos para coletar, reconhecer e interpretar as informações que cercam seu ambiente. Vários dados e anotações são necessários para desenvolver sistemas AV de alto desempenho alimentados por inteligência artificial.
Algumas das ferramentas utilizadas são:
Câmera:
As câmeras presentes no veículo gravam imagens e vídeos 3D e 2D
Radar:
O radar fornece dados cruciais para o veículo em relação ao rastreamento, detecção e previsão de movimento de objetos. Também ajuda a construir uma representação rica em dados do ambiente dinâmico.
LiDaR (Detecção de Luz e Variação):
Para interpretar com precisão imagens 2D em um espaço 3D, é vital usar o LiDAR. LiDAR ajuda na medição de profundidade e distância e sensoriamento de proximidade usando Laser.
Conjunto de dados de visão computacional de alta qualidade para treinar seu modelo de IA
Ponto a ser observado ao coletar dados de treinamento de veículos autônomos
Treinar um veículo autônomo não é uma tarefa única. Exige melhoria contínua. Um veículo totalmente autônomo pode ser uma alternativa mais segura para carros autônomos que precisam de assistência humana. Mas para isso, o sistema tem que ser treinado em grandes quantidades de diversos e dados de treinamento de alta qualidade.
Volume e Diversidade
Um sistema melhor e mais confiável pode ser desenvolvido quando você treina seu aprendizado de máquina modelar em grandes quantidades de diversos conjuntos de dados. É necessária uma estratégia de dados em vigor que possa identificar com precisão quando um conjunto de dados é suficiente e quando a experiência do mundo real é necessária.
Certos aspectos da condução vêm apenas da experiência do mundo real. Por exemplo, um veículo autônomo deve antecipar cenários desviantes do mundo real, como fazer curvas sem sinalização ou encontrar um pedestre na faixa de pedestres.
Enquanto de alta qualidade anotação de dados ajuda em grande medida, também é recomendável adquirir dados em termos de volume e diversidade durante o curso de treinamento e experiência.
Alta precisão na anotação
Seus modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo devem ser treinados com dados limpos e precisos. Autônomo dirigindo carros estão se tornando mais confiáveis e registrando altos níveis de precisão, mas ainda precisam passar de 95% de precisão para 99%. Para isso, eles precisam perceber melhor a estrada e entender as regras incomuns do comportamento humano.
O uso de técnicas de anotação de dados de qualidade pode ajudar a melhorar a precisão do modelo de aprendizado de máquina.
- Comece identificando lacunas e disparidades no fluxo de informações e mantenha os requisitos de rotulagem de dados atualizados.
- Desenvolva estratégias para abordar cenários de casos extremos do mundo real.
- Melhore regularmente o modelo e os benchmarks de qualidade para refletir os objetivos de treinamento mais recentes.
- Sempre faça parceria com um parceiro de treinamento de dados confiável e experiente que use a mais recente rotulagem e técnicas de anotação e melhores práticas.
Possíveis casos de uso
Detecção e rastreamento de objetos
Várias técnicas de anotação são usadas para anotar objetos como pedestres, carros, sinais de trânsito e muito mais em uma imagem. Ele ajuda os veículos autônomos a detectar e rastrear coisas com maior precisão.
Detecção de matrícula
Com a ajuda da técnica de anotação de imagem de caixa delimitadora, as placas de matrícula são facilmente localizadas e extraídas de imagens de veículos.Analisando semáforo
Novamente, usando a técnica da caixa delimitadora, os sinais e as placas são facilmente identificados e anotados.
Sistema de rastreamento de pedestres
O rastreamento de pedestres é feito rastreando e anotando o movimento do pedestre em cada quadro de vídeo para que o veículo autônomo possa identificar com precisão o movimento dos pedestres.
Diferenciação de pista
A diferenciação de faixas desempenha um papel crucial no desenvolvimento de sistemas de veículos autônomos. Em veículos autônomos, as linhas são desenhadas sobre faixas, ruas e calçadas usando anotação de polilinha para permitir a diferenciação precisa das faixas.
Sistemas ADAS
Os sistemas avançados de assistência ao motorista ajudam os veículos autônomos a detectar sinais de trânsito, pedestres, outros carros, assistência de estacionamento e aviso de colisão. Para habilitar visão computacional in ADAS, todas as imagens de sinais de trânsito devem ser anotadas de forma eficaz para reconhecer objetos e cenários e tomar medidas oportunas.
Sistema de monitoramento do motorista / monitoramento na cabine
O monitoramento na cabine também ajuda a garantir a segurança dos ocupantes do veículo e de outros. Uma câmera colocada dentro da cabine coleta informações vitais do motorista, como sonolência, olhar fixo, distração, emoção e muito mais. Essas imagens na cabine são anotadas com precisão e usadas para treinar os modelos de aprendizado de máquina.
Com a ajuda da técnica de anotação de imagem de caixa delimitadora, as placas de matrícula são facilmente localizadas e extraídas de imagens de veículos.A Shaip é uma empresa de anotação de dados de primeira linha, desempenhando um papel crucial no fornecimento de dados de treinamento de alta qualidade às empresas para alimentar sistemas de veículos autônomos. Nosso rotulagem de imagem e precisão de anotação ajudaram a criar produtos de IA líderes em vários segmentos da indústria, como saúde, varejo e automotivo.
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