Автономные транспортные средства все еще работают над достижением стадии полной автономии. Полностью функционирующее и безопасное автономное транспортное средство должно быть компетентным в широком спектре процессов машинного обучения, прежде чем ему можно будет доверять самостоятельное вождение. От обработки визуальных данных в режиме реального времени до безопасной координации с другими транспортными средствами потребность в искусственном интеллекте крайне важна. Беспилотные автомобили не могли бы сделать ничего из этого без огромного объема различных типов обучающих данных, созданных и помеченных для определенных целей.

Благодаря нескольким существующим датчикам и камерам современные автомобили генерируют огромное количество данных. Мы не можем эффективно использовать эти наборы данных, если они не будут правильно помечены для последующей обработки. Это может варьироваться от простых двумерных ограничивающих рамок до более сложных методов аннотации, таких как семантическая сегментация.

Существуют различные типы аннотаций к изображениям, такие как многоугольники, ограничивающие рамки, трехмерные кубоиды, семантическая сегментация, линии и сплайны, которые можно использовать в автономных транспортных средствах. Эти методы аннотации помогают повысить точность алгоритмов автономного вождения. Тем не менее, какой метод аннотации лучше всего подходит для вас, необходимо выбирать в соответствии с требованиями вашего проекта.

Типы аннотаций для автономного вождения

Ниже мы обсудили все типы аннотаций, необходимых для того, чтобы сделать транспортное средство автономным.

Аннотация 2D ограничивающей рамки

Техника аннотации ограничительной рамки используется для сопоставления объектов на данном изображении/видео для создания наборов данных, что позволяет моделям машинного обучения идентифицировать и локализовать объекты. самая низкая стоимость. Этот тип аннотаций предпочтителен в менее сложных случаях, а также если вы ограничены своим бюджетом. Считается, что это не самый точный тип аннотации, но он экономит много времени на маркировку. Общие объекты маркировки включают: Транспортные средства, Пешеходы, Препятствия, Дорожные знаки, Сигнальные огни, Здания, Зона парковки.

Аннотации 3D кубоида

Подобно ограничивающим рамкам, которые обсуждались ранее, этот тип включает в себя рамки рисования аннотатора вокруг объектов на изображении. Ограничительные рамки в такого рода аннотациях, как следует из названия, являются трехмерными, что позволяет аннотировать объекты по глубине, ширине и длине (оси X, Y и Z). Точка привязки размещается на каждом краю объекта после того, как аннотатор формирует вокруг него рамку. На основе характеристик объекта и угла изображения аннотатор делает точный прогноз относительно того, где может быть край, если он отсутствует или заблокирован другим объектом. Эта оценка/аннотация играет жизненно важную роль в оценке расстояния объекта от автомобиля на основе глубины и определения объема и положения объекта.

Аннотация многоугольника

Иногда может быть сложно добавить ограничивающие рамки вокруг определенных элементов изображения из-за их формы и размеров. На фотографиях и видеороликах с неустойчивыми объектами полигоны обеспечивают точное обнаружение и локализацию объектов. Благодаря своей точности это один из самых популярных методов аннотирования. Однако за точность приходится платить, потому что это занимает больше времени, чем другие подходы. Помимо 2D- или 3D-ограничивающей рамки, необходимо аннотировать неправильные формы, такие как люди, животные и велосипеды. Поскольку многоугольная аннотация позволяет аннотатору указать дополнительные детали, такие как стороны дороги, тротуар и препятствия, среди прочего, она может быть ценным инструментом для алгоритмов, используемых в автономных транспортных средствах.

Семантическая сегментация

До этого момента мы рассматривали определение объектов на изображениях, но семантическая сегментация гораздо точнее других методов. Он имеет дело с присвоением класса каждому пикселю изображения. Чтобы беспилотный автомобиль хорошо функционировал в реальных условиях, он должен понимать свое окружение. Метод делит элементы на группы, такие как велосипеды, люди, автомобили, пешеходные дорожки, светофоры и т. д. Как правило, аннотатор будет иметь список, составленный из них. В заключение, семантическая сегментация находит, обнаруживает и классифицирует элемент для компьютерного зрения. Эта форма аннотации требует высокой степени точности, при этом аннотация должна быть идеальной по пикселям.

Аннотации линий и сплайнов

В дополнение к распознаванию объектов модели необходимо обучать на границах и полосах движения. Чтобы помочь в обучении модели, аннотаторы рисовали линии на изображении вдоль дорожек и краев. Эти линии позволяют автомобилю определять или распознавать полосы движения, что необходимо для успешного автономного вождения, поскольку позволяет автомобилю с легкостью двигаться в пробках, сохраняя при этом дисциплину движения по полосе и предотвращая аварии.

Видео аннотация

Целью видеоаннотации является идентификация и отслеживание объектов в наборе кадров. Большинство из них используются для обучения алгоритмов прогнозирования для автоматизированного вождения. Видео делится на тысячи отдельных изображений с аннотациями, размещенными на целевом объекте в каждом кадре. В сложных ситуациях всегда используется однокадровая аннотация, поскольку она может обеспечить качество. В настоящее время алгоритмы отслеживания объектов на основе машинного обучения уже помогли в аннотировании видео. Объекты исходного кадра аннотируются аннотатором, а элементы следующих кадров отслеживаются алгоритмом. Только когда алгоритм не работает должным образом, аннотатор должен изменить аннотацию. По мере снижения затрат на рабочую силу клиенты могут сэкономить большую сумму денег. В основных обстоятельствах всегда используется потоковое аннотирование кадра.

Варианты использования автономного вождения

Основная цель аннотации данных в автомобилестроении — классифицировать и сегментировать объекты на изображении или видео. Они помогают достичь точности, что важно для автомобилестроения, учитывая, что это критически важная отрасль, а точность, в свою очередь, определяет взаимодействие с пользователем. Этот процесс важен, потому что он позволяет:

  • Обнаружение объектов и транспортных средств. Эта важная функция позволяет автономным транспортным средствам идентифицировать препятствия и другие транспортные средства и объезжать их. Различные типы аннотаций необходимы для обучения модели обнаружения объектов автономного вождения, чтобы она могла обнаруживать людей, транспортные средства и другие препятствия, встречающиеся на ее пути.
  • Восприятие окружающей среды. Аннотаторы используют методы семантической сегментации для создания обучающих данных, которые помечают каждый пиксель в видеокадре. Этот жизненно важный контекст позволяет транспортному средству более детально понимать свое окружение. Важно иметь полное представление о его местонахождении и обо всем, что его окружает, чтобы безопасно двигаться.
  • Распознавание полосы движения. Автономные транспортные средства должны уметь распознавать полосы движения, чтобы оставаться в них. Это очень важно, чтобы избежать несчастных случаев. Аннотаторы поддерживают эту возможность, обнаруживая дорожную разметку в видеокадрах.
  • Понимание знаков. Автомобиль должен уметь распознавать все знаки и сигналы на дороге, чтобы предсказывать, когда и где остановиться, повернуть и выполнить множество других задач. Автономные транспортные средства должны автоматически обнаруживать дорожные знаки и реагировать на них соответствующим образом. Сервисы аннотаций могут обеспечить этот вариант использования с тщательной маркировкой видео.

Заключение

Несмотря на то, что это требует больших усилий, предоставление качественных аннотаций Ground Truth для беспилотных автомобилей имеет решающее значение для общего успеха проекта. Получите лучшие решения, используя точные аннотации, созданные TagX, для обучения и проверки ваших алгоритмов.

Мы являемся экспертами по аннотации данных для автономного вождения. Мы можем помочь с любым вариантом использования вашей функции автоматизированного вождения, независимо от того, проверяете ли вы или обучаете свой стек автономного вождения. Свяжитесь с нашими специалистами, чтобы узнать больше о наших услугах по аннотации автомобилей и данных, а также о наших знаниях в области искусственного интеллекта и машинного обучения.