Projeto de anotação LiDAR para veículos autônomos SmartCity
Visão geral do projeto
SmartCity, uma área metropolitana em rápido crescimento, iniciou um projeto ambicioso para introduzir veículos autônomos (AVs) para transporte público. Para garantir a operação segura e eficiente desses AVs, eles precisavam de uma grande quantidade de dados de LiDAR e câmeras anotados com precisão, representando os diversos ambientes da cidade. SmartCity fez parceria com a Shaip, uma empresa líder em anotação de dados, para lidar com essa tarefa crucial.
Shaip foi encarregado de anotar 15,000 quadros de dados de sensores coletados das ruas da SmartCity. Cada quadro continha dados de 3 Velodyne VLP-32C LiDARs e 4 câmeras de alta resolução, capturando uma ampla gama de cenários urbanos
Desafios
Volume e Complexidade
A grande quantidade de dados e a necessidade de anotações 2D e 3D representaram um desafio significativo.
Diversos ambientes
O cenário variado da SmartCity, de densos centros urbanos a áreas suburbanas, exigia estratégias de anotação adaptáveis.
Consistência
Manter IDs de objetos consistentes em diferentes sensores e múltiplos quadros foi crucial para treinar modelos de IA confiáveis.
Preocupações com a privacidade
Garantir que todas as informações pessoais identificáveis foram devidamente mascaradas, preservando ao mesmo tempo dados úteis.
Cronograma apertado
A SmartCity precisava que o projeto fosse concluído em 4 meses para cumprir seu cronograma de implantação de AV.
Abordagem de Shaip
Pessoal
Montei uma equipe de 50 anotadores experientes, 10 controladores de qualidade e 3 gerentes de projeto.
Ferramentas Personalizadas
Desenvolveu software proprietário que integrou fluxos de trabalho de anotação 2D e 3D, aumentando a eficiência e a consistência.
Formação
Realizou sessões intensivas de treinamento sobre os requisitos de anotação específicos e as diretrizes de privacidade da SmartCity.
Completa
Utilizou pré-anotação assistida por IA para acelerar o processo, especialmente para objetos comuns, como carros e pedestres.
Resultado
- Concluiu o projeto em 3.5 meses, duas semanas antes do previsto.
- Atingiu 99.7% de precisão de anotação, superando as expectativas da SmartCity.
- Anotou com sucesso mais de 450,000 objetos exclusivos em todos os quadros.
- Mantivemos IDs consistentes para 98% dos objetos em vários quadros.
- Mascarou adequadamente todas as placas e rostos, garantindo a conformidade com a privacidade.
Conclusão
A execução bem-sucedida de Shaip deste projeto de anotação LiDAR em larga escala desempenhou um papel fundamental na iniciativa de veículos autônomos da SmartCity. O projeto demonstrou a importância de combinar anotadores humanos qualificados com ferramentas avançadas assistidas por IA para lidar com tarefas complexas de anotação de dados multissensores de forma eficiente e precisa.
Os dados anotados de alta qualidade permitiram que a SmartCity treinasse seus sistemas AV de forma mais eficaz, reduzindo o tempo necessário para testes no mundo real em 30%. As anotações consistentes e precisas melhoraram particularmente as capacidades de rastreamento e previsão de objetos dos AVs em ambientes urbanos complexos.
