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Wie Bild- und Videoanmerkungen autonome Fahrzeuge unterstützen
Die Unternehmensberater von McKinsey & Company gehen davon aus, dass Robotertaxis bis 2030 weit verbreitet sein werden. Dies erfordert eine enorme Steigerung der Fahrzeugproduktion. Allerdings gibt es noch viele technische Herausforderungen.
Vox News berichtet, dass es noch eine Reihe von Problemen gibt, die angegangen werden müssen, damit autonome Fahrzeuge Realität werden. Dazu gehören Schwierigkeiten bei der Wetternavigation und Bedenken hinsichtlich Hacking und Cybersicherheit. Diese Probleme sind wichtig, aber die Branche ist immer noch innovativ und verbessert sich.
Datenanmerkungen sind ein Bereich, in dem dies geschieht. Professionelle Anmerkungsdienste können dabei helfen, viele Entwicklungshürden zu überwinden, indem sie genaue, skalierbare Video- und Bildanmerkungen bereitstellen. Labelify arbeitet mit einem KI-Unternehmen zusammen, das autonome Fahrzeuge entwickelt, um Herausforderungen mithilfe intelligenter Datenkennzeichnung zu lösen.
Festlegung der Ziele
Für sein maschinelles Lernmodell wurden vom Kunden drei Ziele festgelegt. Sie erforderten die Erstellung benutzerdefinierter Datensätze. Sie konnten mit Labelify als Dienstleister zusammenarbeiten und den Annotationsprozess durch die Angabe ihrer Ziele optimieren. Das waren die Ziele:
Überwachung des Verhaltens im Auto: Sowohl die Sicherheit als auch das Benutzererlebnis können durch die Installation einer KI-Kabinenüberwachung erheblich verbessert werden. Der Kunde wollte dem Modell beibringen, Gesichtsausdrücke zu erkennen und die Bewegungen der Passagiere zu verfolgen. Eine KI-gestützte Verhaltensüberwachung im Auto könnte dazu beitragen, Unfälle zu verhindern, indem sie den Fahrer warnt, wenn er einschläft oder unaufmerksam ist.
Fahrzeugerkennung bei Nacht und Tag: Das Hauptziel autonomer Fahrzeuge besteht darin, andere Fahrzeuge zu identifizieren und um sie herum zu navigieren. Um die Sicherheit zu gewährleisten, ist es entscheidend, dass der Erkennungsprozess 100% der Zeit funktioniert. Schlechte Lichtverhältnisse machen dies noch schwieriger. Computer-Vision-Modelle, die nicht an Nachtfahrten gewöhnt sind, können ernsthaft beeinträchtigt werden.
Computer Vision für autonome Fahrzeuge: Ein ganzheitliches Verständnis der Umwelt ist für autonome Fahrzeuge unerlässlich. Dazu gehört die Unterscheidung zwischen Straße, Gehweg und Himmel. Besonders schwierig ist dies in belebten städtischen Umgebungen, wo KI-Systeme viele sensorische Daten erhalten.
Der Problemlösungsprozess von Labelify wird durch die Verwendung von Labelify erleichtert
Labelify wurde vom Kunden ausgewählt, um kommentierte Trainingsdaten für dieses komplizierte Projekt bereitzustellen. Labelify ist ein professioneller Annotationsdienst, der auf die Erfahrungen vieler anderer Annotationsprojekte zurückgreifen kann, um spezifische Entwicklungsprobleme zu lösen.
Labelify stellte 500 Stunden kommentiertes Filmmaterial von verschiedenen Fahrern zur Verfügung, um Schulungen zur Überwachung im Auto zu unterstützen. Die erfahrenen Annotatoren von Labelify verwendeten Skelettanmerkungen auf den Oberkörpern der Fahrer und Passagiere, um die Bewegung in jedem Bild zu verfolgen. Wichtige Punktanmerkungen wurden auch verwendet, um Gesichtsmerkmale in den Videos zu identifizieren. Diese Daten wurden dann zur Überwachung im Auto an die KI weitergeleitet, sodass sie lernen konnte, wie sich Menschen auf der Straße verhalten.
Das eigene Annotatorenteam von Labelify analysierte viele Stunden Verkehrsvideos, um Fahrzeuge zu identifizieren. Jedes Fahrzeug wurde anhand seines Nummernschilds identifiziert und in jedem Rahmen verfolgt. Auf jedem Etikett waren auch weitere Informationen enthalten, darunter der Autohersteller, das Modell und die Farbe. Um einen Datensatz zu erstellen, der die realen Lichtverhältnisse genau wiedergibt, wurde dies sowohl für Tages- als auch für Nachtaufnahmen durchgeführt.
Labelify nutzte maßgeschneiderte Annotationstools, um einen Datensatz mit 20.000 Segmenten amerikanischer und europäischer Straßen zu erstellen, um sein Computer-Vision-Projekt für autonome Fahrzeuge zu unterstützen. Annotatoren verwenden semantische Segmentierungstechniken, um Bilder Pixel für Pixel in bestimmte Objekte zu unterteilen: Auto, Schild, Baum, Straße, Schild und Baum. Dies ist ein wichtiger Teil der Entwicklung autonomer Fahrzeug-KI.
Transformation der Viehwirtschaft durch Annotation hochwertiger Daten
Intelligente Viehhaltung ist ein vielversprechend Möglichkeit, den Bedürfnissen des 21. Jahrhunderts gerecht zu werden. Auf Computer Vision basierende KI-Überwachungssysteme können Landwirte unterstützen, das Tierwohl verbessern und gleichzeitig die Effizienz steigern. Modelle des maschinellen Lernens verändern die Art und Weise, wie die Tierhaltung funktioniert. Sie können Herden verwalten und Erzeuger warnen, wenn möglicherweise Probleme mit dem Tierschutz vorliegen.
Videoanmerkungen und Bildanmerkungen waren ein Schlüsselfaktor bei der Entwicklung von KI-Systemen für die Tierhaltung. Entwickler müssen über die notwendigen Daten verfügen, damit die Technologie ihre beabsichtigten Ziele erreichen kann.
Labelify und andere Annotationsanbieter reagieren auf diesen Bedarf, indem sie hochwertige Datensätze anbieten, die den Industriestandards entsprechen. In diesem Blog werden die vielen spannenden Anwendungen der KI-Technologie in der Tierhaltung hervorgehoben und erklärt, wie bestimmte Annotationstechniken verwendet werden können, um diese Anwendungen zu ermöglichen.
Potenzial von KI in der Tierhaltung
- Intelligente Computer-Vision-Modelle für die Landwirtschaft können den Viehbestand überwachen und wichtige Informationen an Landwirte weitergeben. Dies sind einige Beispiele für konkrete Anwendungen:
- Drohnen können automatisch die Anzahl der Tiere in einem Gebiet oder Feld zählen. Dies macht Landwirte auf fehlende Tiere in großen Gebieten aufmerksam.
- KI-gestützte Kameras werden eingesetzt, um den Gesundheitszustand von Herden zu erkennen und zu überwachen. Frühzeitiges Eingreifen ist der Schlüssel zur Rettung von Tieren und zur Eindämmung der Ausbreitung tödlicher Krankheitserreger bei Nutztieren.
- Zur Überwachung der Herden gehört auch die Überwachung der Fütterungsraten, um sicherzustellen, dass alle Tiere die Nahrung erhalten, die sie benötigen.
- Annotationstechniken unterstützen das Viehmanagement
- Für die oben genannten Anwendungsfälle ist der Zugriff auf hochwertige Video- und Bildtrainingsdaten erforderlich. Annotationstechniken sind besonders nützlich für Viehwirtschaftsmodelle.
Semantische Segmentierung: Mit dieser Technik können Bilder Pixel für Pixel in verschiedene Objektklassen unterteilt werden. Dies würde für Viehbilder gelten, bei denen jedes Pixel, das eine Kuh darstellt, mit derselben Farbe identifiziert würde. Die gleiche Behandlung würde dem Feld, dem Himmel oder jeder anderen Art von Objekt zuteil werden. Diese Art der Annotation ermöglicht es Modellen, komplexe Umgebungen zu verstehen.
Instanzsegmentierung: Diese Annotationsmethode fügt eine zusätzliche detaillierte semantische Segmentierung hinzu, indem jede Instanz einer bestimmten Klasse identifiziert wird. Das bedeutet, dass jede Kuh auf einem Tierbild mit einer anderen Farbe gekennzeichnet werden muss. Dieser Detaillierungsgrad kann schwierig zu kennzeichnen sein, insbesondere wenn er sich über mehrere Frames von Videodaten erstreckt.
Annotation mit Polygonen: Viehhaltungssysteme müssen die komplexen Formen verschiedener Tiere erkennen. Dies wird durch den Einsatz von Polygonannotationstechniken erreicht, um die Umrisse von Tieren in einem breiten Spektrum von Kontexten und Positionen zu verfolgen.
Skelettanmerkungen Dieses Training wird mithilfe von Videodaten durchgeführt. Kommentatoren zeichnen Linien über Videos, die Tiere zeigen, die sich bewegen, um ihre Gliedmaßen oder Artikulationspunkte zu markieren. Mithilfe dieser Informationen können Modelle normale und abnormale Bewegungen erkennen.
Datenanmerkungsdienste bieten einen Vorteil
Der effiziente Einsatz dieser Annotationstechniken ist für die Erstellung qualitativ hochwertiger Annotations-KI-Trainingsdatensätze für die Tierhaltung unerlässlich. Diese zeitaufwändige Aufgabe kann sich für kleine und große Technologieunternehmen als unerschwinglich erweisen. Durch die Nutzung ihrer Managementerfahrung und ihres Fachwissens können professionelle Annotationsdienste den Aufwand bei der Datenerstellung und -kennzeichnung verringern.
Labelify nutzt proprietäre Technologie, ein internes Team von Annotatoren und eine mehrstufige Qualitätskontrolle, um eine genaue, erschwingliche und skalierbare Datenannotation sicherzustellen. Um Ihre persönliche Demo zu vereinbaren, kontaktieren Sie noch heute ein Mitglied des Teams.
