Miten kuvien ja videoiden merkinnät tukevat autonomisia ajoneuvoja?
McKinsey & Companyn liikkeenjohdon konsultit odottavat robottitaksien yleistymistä vuoteen 2030 mennessä. Tämä edellyttää ajoneuvotuotannon valtavaa lisäämistä. Teknisiä haasteita on kuitenkin edelleen monia.
Vox News raportoi, että on olemassa useita kysymyksiä, joihin on vielä puututtava, jotta autonomiset ajoneuvot tulisivat todellisuutta. Näitä ovat säänavigoinnin vaikeudet sekä hakkerointi- ja kyberturvallisuusongelmat. Nämä ongelmat ovat tärkeitä, mutta ala innovoi ja kehittyy edelleen.
Tietojen merkintä on yksi alue, jolla tämä tapahtuu. Ammattimaiset merkintäpalvelut voivat auttaa voittamaan monia kehitysesteitä tarjoamalla tarkkoja, skaalautuvia video- ja kuvamerkintöjä. Labelify tekee yhteistyötä tekoälyyrityksen kanssa, joka kehittää autonomisia ajoneuvoja ratkaistakseen haasteita älykkään datamerkinnän avulla.
Tavoitteiden määrittäminen
Asiakas asetti koneoppimismallilleen kolme tavoitetta. He vaativat mukautetun tietojoukon luomista. He pystyivät työskentelemään Labelifyn kanssa palveluntarjoajana ja optimoimaan merkintäprosessin ilmoittamalla tavoitteensa. Nämä olivat tavoitteet:
Auton käyttäytymisen valvonta: Turvallisuutta ja käyttökokemusta voidaan parantaa merkittävästi asentamalla ohjaamon tekoälyvalvonta. Asiakas halusi kouluttaa mallin tunnistamaan ilmeitä ja seuraamaan matkustajien liikkeitä. Tekoälyllä varustettu auton käyttäytymisen valvonta voi auttaa estämään onnettomuuksia varoittamalla kuljettajia, jos he nukahtavat tai eivät kiinnitä huomiota.
Ajoneuvon tunnistus yöllä ja päivällä: Autonomisten ajoneuvojen ensisijainen tavoite on tunnistaa muut ajoneuvot ja navigoida niiden ympärillä. Turvallisuuden takaamiseksi on ratkaisevan tärkeää, että tunnistusprosessi toimii 100% ajasta. Huono valaistus vaikeuttaa tätä entisestään. Tietokonenäkömallit, jotka eivät ole tottuneet yöajamiseen, voivat vaikuttaa vakavasti.
Tietokonevisio autonomisille ajoneuvoille: Kokonaisvaltainen ymmärrys ympäristöstä on välttämätöntä autonomisille ajoneuvoille. Tähän sisältyy kyky erottaa tie, jalkakäytävä ja taivas. Tämä on erityisen vaikeaa kiireisissä kaupunkiympäristöissä, joissa tekoälyjärjestelmät vastaanottavat paljon aistitietoa.
Labelifyn ongelmanratkaisuprosessia helpottaa Labelifyn käyttö
Asiakas valitsi Labelifyn toimittamaan selitettyjä koulutustietoja tähän monimutkaiseen projektiin. Labelify on ammattimainen merkintäpalvelu, joka voi hyödyntää monien muiden merkintäprojektien kokemuksia tiettyjen kehitysongelmien ratkaisemiseksi.
Labelify toimitti 500 tuntia selostettua materiaalia useilta kuljettajilta tukeakseen auton valvontakoulutusta. Labelifyn kokeneet annotaattorit käyttivät luurankomerkintöjä kuljettajien ja matkustajien ylävartaloon seuratakseen liikettä kunkin kehyksen läpi. Avainkohtamerkintöjä käytettiin myös videoiden kasvojen piirteiden tunnistamiseen. Nämä tiedot syötettiin sitten tekoälylle auton sisäistä valvontaa varten, jolloin se voi oppia, kuinka ihmiset käyttäytyvät tiellä.
Labelifyn oma annotaattoritiimi analysoi useita tunteja liikennevideoita tunnistaakseen ajoneuvot. Jokainen ajoneuvo tunnistettiin sen rekisterikilvestä ja seurattiin jokaisen rungon läpi. Jokaisessa tarrassa oli myös muita tietoja, mukaan lukien autonvalmistaja, malli ja väri. Todellisia valaistusolosuhteita tarkasti edustavan tietojoukon luomiseksi tämä tehtiin sekä päivä- että yömateriaalille.
Labelify käytti mittatilaustyönä tehtyjä merkintätyökaluja luodakseen tietojoukon, joka sisältää 20 000 amerikkalaista ja eurooppalaista katuosaa tukemaan autonomisen ajoneuvon tietokonenäköprojektiaan. Annotaattorit käyttävät semanttista segmentointitekniikkaa jakaakseen kuvat pikseliltä tiettyihin objekteihin: auto, kyltti, puu, tie, kyltti ja puu. Tämä on tärkeä osa autonomisten ajoneuvojen tekoälyn kehittämistä.
Karjanhallinnan muuttaminen laatutietomerkintöjen avulla
Älykäs karjankasvatus on a lupaava tapa vastata 2000-luvun tarpeisiin. Tietokonenäköpohjaiset tekoälyn seurantajärjestelmät voivat tukea maanviljelijöitä ja parantaa eläinten hyvinvointia tehostaen samalla. Koneoppimismallit muuttavat tapaa, jolla karjanhoito toimii. He voivat hallita karjoja ja varoittaa tuottajia hyvinvointiongelmista.
Video- ja kuvamerkinnät ovat olleet avaintekijä karjanhoitoon tarkoitettujen tekoälyjärjestelmien kehittämisessä. Kehittäjillä on oltava tarvittavat tiedot, jotta tekniikka saavuttaa asetetut tavoitteensa.
Labelify ja muut merkintöjen toimittajat vastaavat tähän tarpeeseen tarjoamalla korkealaatuisia tietojoukkoja, jotka täyttävät alan standardit. Tämä blogi tuo esille monia jännittäviä tekoälytekniikan sovelluksia karjanhoidossa ja selittää, kuinka tiettyjä merkintätekniikoita voidaan käyttää näiden sovellusten mahdollistamiseen.
Tekoälyn potentiaali karjanhoidossa
- Älykkäät maatalouden tietokonenäkömallit voivat seurata karjaa ja välittää tärkeitä tietoja viljelijöille. Tässä on joitain esimerkkejä tietyistä sovelluksista:
- Droonit voivat automaattisesti laskea eläinten määrän alueella tai pellolla. Tämä varoittaa maanviljelijöitä kadonneista eläimistä suurilta alueilta.
- Tekoälyllä toimivia kameroita käytetään karjojen terveyden havaitsemiseen ja seurantaan. Varhainen puuttuminen on avainasemassa eläinten pelastamisessa ja tappavien karjapatogeenien leviämisen vähentämisessä.
- Karjan seurantaan kuuluu myös ruokintamäärien seuranta, jotta kaikki eläimet saavat tarvitsemansa ravinnon.
- Merkintätekniikat tukevat karjanhoitoa
- Pääsy korkealaatuiseen video- ja kuvaharjoitusdataan vaaditaan yllä mainituissa käyttötapauksissa. Merkintätekniikat ovat erityisen hyödyllisiä karjanhoitomalleissa.
Semanttinen segmentointi: Tämä tekniikka mahdollistaa kuvien jakamisen pikseliltä eri kohdeluokkiin. Tämä koskisi karjakuvia, joissa jokainen lehmää edustava pikseli tunnistettaisiin samalla värillä. Sama kohtelu annettaisiin kentälle, taivaalle tai mille tahansa muulle esineelle. Tämän tyyppinen merkintä antaa malleille mahdollisuuden ymmärtää monimutkaisia ympäristöjä.
Ilmentymien segmentointi: Tämä merkintämenetelmä lisää yksityiskohtia semanttiseen segmentointiin tunnistamalla tietyn luokan jokaisen esiintymän. Tämä tarkoittaa, että jokainen karjakuvassa oleva lehmä on merkittävä eri värillä. Tällaista yksityiskohtaa voi olla vaikea merkitä, varsinkin kun se on hajallaan useisiin videodatan kehyksiin.
Huomautukset polygoneilla: Karjanhoitojärjestelmien on tunnistettava eri eläinten monimutkaiset muodot. Tämä saavutetaan käyttämällä monikulmiomerkintätekniikoita eläinten ääriviivojen jäljittämiseen useissa eri yhteyksissä ja paikoissa.
Luustomerkinnät Tämä koulutus tehdään videodatan avulla. Annotaattorit piirtävät viivoja videoiden yli, jotka näyttävät eläinten liikkuvan raajojensa tai nivelkohtansa merkitsemiseksi. Näiden tietojen avulla mallit voivat tunnistaa normaalit ja epänormaalit liikkeet.
Tietojen merkintäpalvelut tarjoavat etua
Näiden merkintätekniikoiden tehokas käyttöönotto on välttämätöntä laadukkaiden karjanhallinnan AI-koulutustietosarjojen luomiseksi. Tämä aikaa vievä tehtävä voi osoittautua kohtuuttomaksi pienille ja suurille teknologiayrityksille. Ammattimaiset merkintäpalvelut voivat keventää tiedon luomisen ja merkitsemisen taakkaa hyödyntämällä heidän johtamiskokemustaan ja -asiantuntemustaan.
Labelify käyttää patentoitua tekniikkaa, talon sisäistä merkintätiimiä ja monitasoista laadunvalvontaa varmistaakseen tietojen merkinnän, joka on tarkka, edullinen ja skaalautuva. Voit ajoittaa henkilökohtaisen esittelysi ottamalla yhteyttä tiimin jäseneen tänään.
