כלי גיבוש קרקע (GET) - ביאור תיבה תוחמת
שייפ סיפקה 40,000 הערות תיבות גבול בחודש על פני 15 מחלקות של כלי חיבור קרקע - שיני דלי, מתאמים, משטחים, משטחי שפתיים - על תמונות של מחפרון-דלי, תוך הבחנה בין משטחים פנימיים לחיצוניים בתנאי שטח של לכלוך, פסולת, טשטוש תנועה ותאורה חלשה, עם דיוק של 99%+ בפורמט KITTI 1.0, על פני חוזה בינה מלאכותית לניטור בלאי ל-12 חודשים.
סקירת הפרויקט
כאשר תחזוקה חזויה וניטור בלאי עברו לתחום הבינה המלאכותית של ציוד כבד, הלקוח נזקק לצינור ביאור ספציפי לתחום המסוגל לזהות ולתייג כלי יצירת קשרי קרקע (GETs) על דליי מחפרון על פני תמונות שטח רועשות, מלוכלכות ומציאותיות.
שייפ בנה את צינור ההערות מקצה לקצה, הכולל מיקום תיבות גבולות על פני 15 מחלקות GET, טיפול ב-edge-case לפי כלל הזהב, QA דו-שלבי ואספקה שבועית של KITTI 1.0 - ותומך בקצב ייצור של 12 חודשים עם 40 תמונות לחודש בדיוק של 99%.
סטטוס מפתח
תמונות לחודש
40,000
מחלקות GET
15
סף דיוק
99%
משלוח שבועי
10,000
אתגרים
- הערות 40,000 תמונות בחודש עם 9–10 תיבות גבול לכל תמונה בממוצע
- טיפול 15 מחלקות GET שונות עם בידול פנים פנימי לעומת חיצוני
- עבודה עם תמונות ברמת שטח — לכלוך, פסולת, טשטוש תנועה, תאורה לקויה וזוויות קשות
- שמירה דיוק ביאור של 99%+ תחת לחץ אספקה שבועי גבוה
- ייצוא ב פורמט KITTI 1.0 מוכן לשילוב ישיר של אימון מודלים
פתרון
סכימת GET ובידול מחלקות
שייפ הגדיר אונטולוגיה של GET בת 15 מחלקות המכסה תצוגות פנימיות וחיצוניות של הדלי. המערכים אומנו להבחין בין הפאות הפנימיות והחיצוניות של כל רכיב - הבחנה ספציפית לתחום, קריטית לדיוק ניטור הבלאי במורד הזרם.
כללי זהב לתמונות שטח
עורכי הערות פעלו לפי כללי זהב מחמירים כדי לשמור על שלמות הנתונים. לא נוצרו הערות במקומות בהם רכיבים לא היו גלויים בבירור. רכיבי GET שכוסו ביותר מ-50% מהפסולת דילגו. רכיבים מטושטשים או כהים הוצאו מהכלל. מחלקות שפתיים סומנו בתוויות רק כאשר 100% מהאובייקט היה גלוי. זום שימש רק לניווט, לא לקבלת החלטות תיוג.
ספריית הדרכה של מקרי קצה
ארבעה עשר מחקרי מקרה מפורטים תועדו כדי לאמן מבקרים על מקרי קצה משותפים - GETs חסומים חלקית, דליים בתנועה, רקעים כהים ועמימות גבולות בין רכיבים סמוכים. ספרייה זו הפכה את הנחיות הביאור לאחד המקיפים ביותר בתחום הבינה המלאכותית של ציוד כבד.
בקרת איכות דו-שלבית ושער דיוק של 99%
לאחר ביאור ברמה 1, כל התמונות הועברו לצוות בקרת איכות ייעודי לבדיקה מובנית. שגיאות קלות תוקנו באמצעות משוב מהביאור; שגיאות גדולות גרמו להקצאה מחדש של עיבוד הנתונים. מערכי הנתונים אושרו רק כאשר דיוק הביאור הגיע ל-99% ומעלה. כל תוצאות בקרת האיכות נרשמו בגיליון מעקב לשקיפות מלאה.
משלוח שבועי בפורמט KITTI 1.0
יעדי האספקה השבועיים נשמרו בקפדנות על 10,000 תמונות, כולן יוצאו בפורמט KITTI 1.0 ומוכנות לשילוב ישיר של אימון מודלים. החוזה ל-12 חודשים שמר על קצב זה ללא כל שינוי.
היקף הפרויקט
| סוג מערך נתונים | נפח חודשי | חוגים | ממוצע תיבות / תמונה | פוּרמָט | חוזה |
|---|---|---|---|---|---|
| ביאור תיבת גבולות GET | תמונות 40,000 | 15 שיעורי GET | 9–10 קופסאות | קיטי 1.0 | 12 חודשים |
תוצאות
- הקימה א צינור ייצור של 40 תמונות לחודש למשך 12 חודשים לגילוי בלאי של ציוד כבד באמצעות בינה מלאכותית
- מתוקננת 15 שיעורי GET עם בידול פנים פנימי/חיצוני
- שמר על שער דיוק של 99%+ בכל אצווה תחת לחץ אספקה שבועי
- בנוי א ספריית 14 מקרי בוחן קצה להכשרה והטמעה של מפרטים
- נתן פלטי פורמט KITTI 1.0 מוכן לשילוב ישיר של אימון מודלים
בסך הכל, שייפ סייע בהפיכת דרישת זיהוי GET ברמת שטח לצינור ביאור מובנה ומוכן לייצור - כזה המסוגל לתמוך בניטור בלאי, תחזוקה חזויה ויוזמות בינה מלאכותית של ציוד בנייה עם עקביות, עקיבות ודיוק מציאותי בשטח.
שייפ טיפל בתמונות הכי מבולגנות שהיו לנו - לכלוך, פסולת, טשטוש תנועה, הכל - ועדיין סיפק דיוק של 99%+ בקצב אספקה שבועי של 12 חודשים. תוצאות ה-KITTI 1.0 שלהם הועברו ישירות לאימון המודל.
