Kuidas piltide ja videote annotatsioon toetab autonoomseid sõidukeid
McKinsey & Company juhtimiskonsultandid eeldavad, et robottaksod hakkavad laialdaselt kasutusele võtma 2030. aastaks. See nõuab sõidukite tootmise tohutut suurendamist. Siiski on veel palju tehnilisi väljakutseid.
Vox News teatab, et autonoomsete sõidukite tegelikkuseks muutumiseks tuleb veel lahendada mitmeid probleeme. Nende hulka kuuluvad raskused ilmaga navigeerimisega ning mured häkkimise ja küberturvalisuse pärast. Need probleemid on olulised, kuid tööstus alles uuendab ja täiustub.
Andmete märkimine on üks valdkond, kus see toimub. Professionaalsed annotatsiooniteenused võivad aidata ületada paljusid arendustõkkeid, pakkudes täpset, skaleeritavat video- ja pildimärkimist. Labelify teeb koostööd AI-ettevõttega, mis arendab autonoomseid sõidukeid, et lahendada probleeme nutika andmemärgistuse abil.
Eesmärkide kindlaksmääramine
Klient seadis oma masinõppemudelile kolm eesmärki. Need nõudsid kohandatud andmestiku loomist. Nad said töötada teenusepakkujana Labelifyga ja optimeerida märkuste tegemise protsessi, esitades oma eesmärgid. Need olid eesmärgid:
Autos käitumise jälgimine: tehisintellekti salongi jälgimise installimisega saab nii ohutust kui ka kasutuskogemust oluliselt parandada. Klient soovis modelli õpetada ära tundma näoilmeid ja jälgima reisijate liikumist. AI-toega autosisene käitumise jälgimine võib aidata õnnetusi ära hoida, hoiatades juhte, kui nad magama jäävad või ei pööra tähelepanu.
Sõidukituvastus öösel ja päeval: autonoomsete sõidukite peamine eesmärk on tuvastada teisi sõidukeid ja liikuda nende ümber. Ohutuse tagamiseks on ülioluline, et tuvastusprotsess töötaks 100% ajast. Vähesed valgustingimused muudavad selle veelgi keerulisemaks. Arvutinägemismudelid, mis ei ole harjunud öise sõiduga, võivad tõsiselt kannatada.
Arvutinägemus autonoomsete sõidukite jaoks: autonoomsete sõidukite jaoks on oluline keskkonna terviklik mõistmine. See hõlmab võimalust eristada teed, kõnniteed ja taevast. See on eriti keeruline kiires linnakeskkonnas, kus tehisintellektisüsteemid saavad palju sensoorseid andmeid.
Labelify probleemide lahendamise protsessi muudab Labelify kasutamine lihtsamaks
Labelify valis klient selle keerulise projekti jaoks kommenteeritud koolitusandmete esitamiseks. Labelify on professionaalne annotatsiooniteenus, mis saab konkreetsete arendusprobleemide lahendamiseks toetuda paljude teiste annotatsiooniprojektide kogemustele.
Labelify andis autosiseste seirekoolituste toetamiseks 500 tundi kommenteeritud kaadreid erinevatelt juhtidelt. Labelify kogenud annotaatorid kasutasid juhtide ja kaasreisijate ülakehade luustikumärke, et jälgida liikumist läbi iga kaadri. Võtmepunkti annotatsiooni kasutati ka videote näojoonte tuvastamiseks. Seejärel edastati need andmed tehisintellektile autosiseseks jälgimiseks, võimaldades tal õppida, kuidas inimesed teel käituvad.
Labelify enda annotaatorite meeskond analüüsis sõidukite tuvastamiseks mitu tundi liiklusvideoid. Iga sõiduk tuvastati numbrimärgi järgi ja jälgiti läbi iga raami. Igal etiketil oli ka muu teave, sealhulgas autotootja, mudel ja värv. Andmestiku loomiseks, mis kajastab täpselt reaalseid valgustingimusi, tehti seda nii päevase kui ka öise filmimise jaoks.
Labelify kasutas kohandatud annotatsioonitööriistu, et luua andmekogum 20 000 Ameerika ja Euroopa tänavate segmendiga, et toetada oma autonoomse sõiduki arvutinägemise projekti. Annotaatorid kasutavad semantilise segmenteerimise tehnikaid, et jagada kujutised pikslite kaupa kindlateks objektideks: auto, märk, puu, tee, märk ja puu. See on autonoomse sõiduki tehisintellekti arendamise oluline osa.
Loomakasvatuse juhtimise ümberkujundamine kvaliteetsete andmete annotatsiooni abil
Nutikas loomakasvatus on a paljutõotav 21. sajandi vajaduste rahuldamiseks. Arvutinägemispõhised tehisintellekti seiresüsteemid võivad toetada põllumajandustootjaid ja parandada loomade heaolu, edendades samal ajal tõhusust. Masinõppe mudelid muudavad loomakasvatuse toimimist. Nad saavad hallata karju ja hoiatada tootjaid heaoluprobleemide korral.
Video- ja pildimärkused on olnud kariloomade haldamise tehisintellektisüsteemide väljatöötamisel võtmeteguriks. Arendajatel peavad olema vajalikud andmed, et võimaldada tehnoloogial oma kavandatud eesmärke saavutada.
Labelify ja teised märkuste pakkujad vastavad sellele vajadusele, pakkudes kvaliteetseid andmekogumeid, mis vastavad tööstusharu standarditele. See ajaveeb toob esile AI tehnoloogia paljud põnevad rakendused kariloomade haldamisel ja selgitab, kuidas saab kasutada teatud märkimistehnikaid nende rakenduste võimaldamiseks.
AI potentsiaal loomakasvatuses
- Arukad põllumajanduse arvutinägemise mudelid võivad jälgida kariloomi ja edastada põllumajandustootjatele olulist teavet. Need on mõned näited konkreetsetest rakendustest:
- Droonid suudavad automaatselt kokku lugeda loomade arvu piirkonnas või põllul. See hoiatab põllumehi suurtel aladel kadunud loomade eest.
- AI-toega kaameraid kasutatakse karjade tervise tuvastamiseks ja jälgimiseks. Varajane sekkumine on loomade päästmise ja surmavate kariloomade patogeenide leviku vähendamise võti.
- Karjade seire hõlmab ka söötmisnormide jälgimist, et kõik loomad saaksid neile vajalikku toitu.
- Annotatsioonitehnikad toetavad karjakasvatust
- Ülaltoodud kasutusjuhtudel on vajalik juurdepääs kvaliteetsetele video- ja pilditreeningu andmetele. Annotatsioonitehnikad on eriti kasulikud loomakasvatusmudelite puhul.
Semantiline segmenteerimine: see tehnika võimaldab pilte jagada pikslite kaupa erinevatesse objektiklassidesse. See kehtiks kariloomade kujutiste kohta, kus iga lehma tähistav piksel identifitseeritakse sama värviga. Samamoodi koheldakse põldu, taevast või mis tahes muud tüüpi objekte. Seda tüüpi annotatsioon võimaldab mudelitel mõista keerulisi keskkondi.
Eksemplari segmenteerimine: See märkimismeetod lisab täiendavaid üksikasju semantilise segmenteerimisega, tuvastades iga konkreetse klassi eksemplari. See tähendab, et iga loomapildil olev lehm peab olema märgistatud erinevat värvi. Sellist detailsuse taset võib olla raske märgistada, eriti kui see on jaotatud mitme videoandmete kaadri vahel.
Hulknurkade kasutamine: Loomakasvatussüsteemid peavad ära tundma erinevate loomade keerukad kujud. See saavutatakse hulknurksete annotatsioonitehnikate abil, et jälgida loomade piirjooni erinevates kontekstides ja positsioonides.
Skeleti annotatsioonid See koolitus toimub videoandmete abil. Annotaatorid tõmbavad videotele jooned, mis näitavad loomade liikumist, et märkida nende jäsemeid või liigenduspunkte. See teave võimaldab mudelitel tuvastada normaalseid ja ebanormaalseid liikumisi.
Andmete annotatsiooniteenused pakuvad eelist
Nende annotatsioonitehnikate tõhus juurutamine on hädavajalik kvaliteetsete annotatsioonide loomiseks kariloomade haldamise tehisintellekti väljaõppe andmekogude loomiseks. See aeganõudev ülesanne võib osutuda väikestele ja suurtele tehnoloogiaettevõtetele üle jõu käivaks. Professionaalsed annoteerimisteenused võivad nende juhtimiskogemust ja -teadmisi ära kasutades kergendada andmete loomise ja märgistamise koormust.
Labelify kasutab patenteeritud tehnoloogiat, ettevõttesisest annotaatorite meeskonda ja mitmekihilist kvaliteedikontrolli, et tagada andmete annotatsioon, mis on täpne, taskukohane ja skaleeritav. Isikliku demo ajastamiseks võtke juba täna ühendust meeskonnaliikmega.
