En la última década o menos, todos los fabricantes de automóviles que conoció estaban entusiasmados con las perspectivas de que los automóviles autónomos inundaran el mercado. Si bien algunos de los principales fabricantes de automóviles han lanzado vehículos 'no del todo autónomos' que pueden conducirse solos por la carretera (con una vigilancia constante de los conductores, por supuesto), la tecnología autónoma no ha sucedido como creían los expertos.
En 2019, a nivel mundial, hubo alrededor de 31 millones de vehículos autónomos (algún nivel de autonomía) en las operaciones. Se prevé que este número aumente a 54 millones para el año 2024. Las tendencias muestran que el mercado podría crecer un 60 % a pesar de una disminución del 3 % en 2020.
Si bien hay muchas razones por las que los automóviles autónomos podrían lanzarse mucho más tarde de lo esperado, una razón principal es la falta de datos de capacitación de calidad en términos de volumen, diversidad y validación. Pero, ¿por qué los datos de entrenamiento son importantes para el desarrollo de vehículos autónomos?
Importancia de los datos de entrenamiento para vehículos autónomos
Vehículos autónomos están más impulsados por los datos y dependen de los datos que cualquier otra aplicación de IA. La calidad de los sistemas de vehículos autónomos depende en gran medida del tipo, el volumen y la diversidad de los datos de entrenamiento utilizados.
Para garantizar que los vehículos autónomos puedan conducir con una interacción humana limitada o nula, deben comprender, reconocer e interactuar con los estímulos en tiempo real presentes en las calles. Para que esto suceda, varios redes neuronales tienen que interactuar y procesar los datos recopilados de los sensores para ofrecer una navegación segura.
¿Cómo obtener datos de entrenamiento para vehículos autónomos?
Un sistema AV confiable se entrena en cada escenario posible que un vehículo podría encontrar en tiempo real. Debe estar preparado para reconocer objetos y tener en cuenta las variables ambientales para producir un comportamiento preciso del vehículo. Pero recopilar volúmenes tan grandes de conjuntos de datos para abordar cada caso extremo con precisión es un desafío.
Para entrenar adecuadamente el sistema AV, se utilizan técnicas de anotación de video e imagen para identificar y describir objetos dentro de una imagen. Los datos de entrenamiento se recopilan utilizando fotos generadas por la cámara, identificando las imágenes categorizándolas y etiquetándolas con precisión.
Las imágenes anotadas ayudan a los sistemas de aprendizaje automático y a las computadoras a aprender cómo realizar las tareas requeridas. Se proporcionan elementos contextuales como las señales, las señales de tráfico, los peatones, las condiciones climáticas, la distancia entre vehículos, la profundidad y otra información relevante.
Varias empresas de primer nivel proporcionan conjuntos de datos de entrenamiento en diferentes imágenes y anotación de video formatos que los desarrolladores pueden usar para desarrollar modelos de IA.
¿De dónde vienen los datos de entrenamiento?
Los vehículos autónomos utilizan una variedad de sensores y dispositivos para recopilar, reconocer e interpretar la información que rodea su entorno. Se requieren varios datos y anotaciones para desarrollar sistemas AV de alto rendimiento impulsados por inteligencia artificial.
Algunas de las herramientas utilizadas son:
Cámara:
Las cámaras presentes en el vehículo graban imágenes y videos en 3D y 2D
Radar:
El radar proporciona datos cruciales al vehículo con respecto al seguimiento de objetos, la detección y la predicción de movimiento. También ayuda a construir una representación rica en datos del entorno dinámico.
LiDaR (detección de luz y alcance):
Para interpretar con precisión imágenes 2D en un espacio 3D, es fundamental utilizar LiDAR. LiDAR ayuda a medir la profundidad y la distancia y la detección de proximidad mediante láser.
Apunte a la nota mientras recopila datos de entrenamiento de vehículos autónomos
Entrenar un vehículo autónomo no es una tarea única. Requiere mejora continua. Un vehículo totalmente autónomo puede ser una alternativa más segura a los automóviles sin conductor que necesitan asistencia humana. Pero para esto, el sistema tiene que ser entrenado en grandes cantidades de diversos y datos de entrenamiento de alta calidad.
Volumen y Diversidad
Se puede desarrollar un sistema mejor y más confiable cuando entrena a su máquina de aprendizaje modelo en grandes cantidades de diversos conjuntos de datos. Se necesita una estrategia de datos que pueda identificar con precisión cuándo un conjunto de datos es suficiente y cuándo se requiere experiencia del mundo real.
Ciertos aspectos de la conducción provienen únicamente de la experiencia del mundo real. Por ejemplo, un vehículo autónomo debe anticipar escenarios desviados del mundo real, como girar sin señalizar o encontrarse con un peatón cruzando imprudentemente.
Mientras que de alta calidad anotación de datos ayuda en gran medida, también se recomienda adquirir datos en términos de volumen y diversidad durante el curso de la formación y la experiencia.
Alta precisión en la anotación
Sus modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo deben entrenarse con datos limpios y precisos. Autónomo conducir autos se están volviendo más confiables y registran altos niveles de precisión, pero aún necesitan pasar del 95 % de precisión al 99 %. Para hacer eso, tienen que percibir mejor el camino y comprender las reglas inusuales del comportamiento humano.
El uso de técnicas de anotación de datos de calidad puede ayudar a mejorar la precisión del modelo de aprendizaje automático.
- Comience por identificar brechas y disparidades en el flujo de información y mantenga actualizados los requisitos de etiquetado de datos.
- Desarrolle estrategias para abordar escenarios de casos extremos del mundo real.
- Mejore regularmente el modelo y los puntos de referencia de calidad para reflejar los últimos objetivos de capacitación.
- Asóciese siempre con un socio de capacitación de datos confiable y experimentado que utilice los últimos sistemas de etiquetado y técnicas de anotación y mejores prácticas.
Posibles casos de uso
Detección y seguimiento de objetos
Se utilizan varias técnicas de anotación para anotar objetos como peatones, automóviles, señales de tráfico y más en una imagen. Ayuda a los vehículos autónomos a detectar y rastrear cosas con mayor precisión.
Detección de matrículas
Con la ayuda de la técnica de anotación de imágenes de cuadro delimitador, las matrículas se localizan y extraen fácilmente de las imágenes de los vehículos.Análisis de semáforo
Una vez más, utilizando la técnica del cuadro delimitador, las señales y los letreros se identifican y anotan fácilmente.
Sistema de seguimiento de peatones
El seguimiento de peatones se realiza rastreando y anotando el movimiento del peatón en cada cuadro de video para que el vehículo autónomo pueda identificar con precisión el movimiento de los peatones.
Diferenciación de carriles
La diferenciación de carriles juega un papel crucial en el desarrollo de sistemas de vehículos autónomos. En los vehículos autónomos, las líneas se dibujan sobre carriles, calles y aceras mediante la anotación de polilíneas para permitir una diferenciación precisa de los carriles.
Sistemas ADAS
Los sistemas avanzados de asistencia al conductor ayudan a los vehículos autónomos a detectar señales de tráfico, peatones, otros automóviles, asistencia de estacionamiento y advertencia de colisión. para habilitar visión de computadora in ADAS, todas las imágenes de señales de tráfico deben anotarse de manera efectiva para reconocer objetos y escenarios y tomar medidas oportunas.
Sistema de monitoreo del conductor / Monitoreo en cabina
El monitoreo en la cabina también ayuda a garantizar la seguridad de los ocupantes del vehículo y de otras personas. Una cámara colocada dentro de la cabina recopila información vital para el conductor, como somnolencia, mirada fija, distracción, emoción y más. Estas imágenes en la cabina se anotan con precisión y se utilizan para entrenar los modelos de aprendizaje automático.
Con la ayuda de la técnica de anotación de imágenes de cuadro delimitador, las matrículas se localizan y extraen fácilmente de las imágenes de los vehículos.Shaip es una empresa de anotación de datos de primer nivel, que desempeña un papel crucial al proporcionar a las empresas datos de capacitación de alta calidad para impulsar los sistemas de vehículos autónomos. Nuestro precisión de anotación y etiquetado de imágenes han ayudado a crear productos líderes de IA en varios segmentos de la industria, como atención médica, venta minorista y automotriz.
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