נתוני אימון איכותיים מזינים כלי רכב אוטונומיים בעלי ביצועים גבוהים

הצבע על הערה בעת איסוף נתוני אימון רכב אוטונומי

הכשרת רכב לנהיגה עצמית אינה משימה חד פעמית. זה דורש שיפור מתמיד. רכב אוטונומי לחלוטין יכול להיות חלופה בטוחה יותר למכוניות ללא נהג הזקוקות לסיוע אנושי. אבל בשביל זה, המערכת צריכה להיות מאומנת על כמויות גדולות של מגוון ו נתוני הדרכה באיכות גבוהה.

נפח וגיוון

ניתן לפתח מערכת טובה ואמינה יותר כאשר אתה מתאמן למידת מכונה מודל על כמויות גדולות של מערכי נתונים מגוונים. אסטרטגיית נתונים קיימת שיכולה לזהות במדויק מתי מערך נתונים מספיק ומתי נדרש ניסיון בעולם האמיתי.

היבטים מסוימים של נהיגה מגיעים רק מניסיון בעולם האמיתי. לדוגמה, רכב אוטונומי צריך לצפות תרחישים חריגים בעולם האמיתי, כגון פנייה ללא איתות או מפגש עם הולכי רגל שמסתובבים.

אמנם באיכות גבוהה ביאור נתונים עוזר במידה רבה, מומלץ גם לרכוש נתונים מבחינת נפח וגיוון במהלך ההכשרה והניסיון.

דיוק גבוה בהערות

מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה שלך חייבים להיות מאומנים על נתונים נקיים ומדויקים. אוטונומי לנהוג במכוניות הופכים אמינים יותר ורושמים רמות גבוהות של דיוק, אך הם עדיין צריכים לעבור מ-95% דיוק ל-99%. כדי לעשות זאת, עליהם לתפוס את הדרך טוב יותר ולהבין את הכללים יוצאי הדופן של התנהגות אנושית.

שימוש בטכניקות הערות נתונים איכותיות יכול לעזור לשפר את הדיוק של מודל למידת המכונה.

• התחל בזיהוי פערים ופערים בזרימת המידע והקפד על עדכון דרישות תיוג הנתונים.
• פתח אסטרטגיות להתמודדות עם תרחישי מקרה קצה בעולם האמיתי.
• שפר באופן קבוע את המודל ואת מדדי האיכות כדי לשקף את יעדי האימון העדכניים ביותר.
• תמיד שותף עם שותף אמין ומנוסה לאימון נתונים המשתמש בתוויות העדכניות ביותר טכניקות הערות ושיטות עבודה מומלצות.

מקרי שימוש אפשריים

• זיהוי ומעקב אחר אובייקטים

  מספר טכניקות הערות משמשות להוספת הערות לאובייקטים כגון הולכי רגל, מכוניות, אותות דרך ועוד בתמונה. זה עוזר לרכבים אוטונומיים לזהות ולעקוב אחר דברים בדיוק רב יותר.

• זיהוי לוחית מספר

  בעזרת טכניקת הערת התמונה של התיבה התוחמת, לוחיות מספרים מוצאות בקלות ומחולצות מתמונות של כלי רכב.

• ניתוח סמפור

  שוב, באמצעות טכניקת התיבה התוחמת, אותות ושלטים מזוהים ומוסיפים בקלות.

• מערכת מעקב אחר הולכי רגל

  מעקב אחר הולכי רגל נעשה על ידי מעקב והערה על תנועת הולך הרגל בכל פריים וידאו כך שהרכב האוטונומי יוכל לאתר במדויק את תנועת הולכי הרגל.

• בידול נתיבים

  בידול נתיב ממלא תפקיד מכריע בפיתוח מערכות רכב אוטונומיות. בכלי רכב אוטונומיים, קווים מצוירים על נתיבים, רחובות ומדרכות באמצעות הערת פוליליין כדי לאפשר הבחנה מדויקת של נתיבים.

• מערכות ADAS

  מערכות סיוע מתקדמות לנהג מסייעות לרכבים אוטונומיים לזהות תמרורים, הולכי רגל, מכוניות אחרות, סיוע בחניה ואזהרת התנגשות. להפעלת ראיית מחשב in עדס, כל תמונות התמרורים חייבות להיות מוערות ביעילות כדי לזהות אובייקטים ותרחישים ולנקוט פעולה בזמן.

• מערכת ניטור נהג / ניטור בתא

  ניטור בתא הנוסעים גם מסייע להבטיח את שלומם של נוסעי הרכב ואחרים. מצלמה המוצבת בתוך תא הנוסעים אוספת מידע חיוני לנהג כגון ישנוניות, מבט עיניים, הסחת דעת, רגשות ועוד. תמונות אלו בתוך תא הנוסעים מסומנות בצורה מדויקת ומשמשות לאימון מודלים של למידת מכונה.

שייפ היא חברת הערות נתונים מובילה, הממלאת תפקיד מכריע במתן נתוני הדרכה איכותיים לעסקים להפעלת מערכות רכב אוטונומיות. שֶׁלָנוּ תיוג תמונה ודיוק הערות סייעו בבניית מוצרי AI מובילים בפלחי תעשיה שונים, כגון שירותי בריאות, קמעונאות ומכוניות.

אנו מספקים כמויות גדולות של מערכי הדרכה מגוונים עבור כל המודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה במחירים תחרותיים.

התכונן לשנות את פרויקטי הבינה המלאכותית שלך עם ספק נתוני הדרכה אמין ומנוסה.