Jak adnotacja obrazu i wideo wspiera pojazdy autonomiczne
Konsultanci ds. zarządzania McKinsey & Company spodziewają się, że do 2030 r. roboty taksówkowe zostaną powszechnie przyjęte. Będzie to wymagało ogromnego wzrostu produkcji pojazdów. Jednak wciąż istnieje wiele wyzwań technicznych.
Vox News donosi, że istnieje wiele problemów, którymi wciąż należy się zająć, aby pojazdy autonomiczne stały się rzeczywistością. Należą do nich trudności z nawigacją pogodową oraz obawy dotyczące hakowania i bezpieczeństwa cybernetycznego. Te problemy są ważne, ale branża wciąż wprowadza innowacje i poprawia się.
Adnotacja danych jest jednym z obszarów, w których ma to miejsce. Profesjonalne usługi adnotacji mogą pomóc pokonać wiele przeszkód programistycznych, zapewniając dokładne, skalowalne adnotacje wideo i obrazu. Labelify współpracuje z firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, która opracowuje autonomiczne pojazdy w celu rozwiązywania problemów za pomocą inteligentnego etykietowania danych.
Określenie celów
Klient wyznaczył trzy cele dla swojego modelu uczenia maszynowego. Wymagały utworzenia niestandardowego zestawu danych. Mogli współpracować z Labelify jako dostawcą usług i zoptymalizować proces adnotacji, określając swoje cele. Były to cele:
Monitorowanie zachowania w samochodzie: Bezpieczeństwo i wrażenia użytkownika można znacznie poprawić, instalując monitorowanie kabiny AI. Klient chciał wyszkolić model w rozpoznawaniu mimiki twarzy i śledzeniu ruchów pasażerów. Monitorowanie zachowania w samochodzie z obsługą sztucznej inteligencji może pomóc w zapobieganiu wypadkom, ostrzegając kierowców, jeśli zasną lub nie zwracają uwagi.
Rozpoznawanie pojazdów w dzień iw nocy: Głównym celem pojazdów autonomicznych jest identyfikacja innych pojazdów i nawigacja wokół nich. Aby zapewnić bezpieczeństwo, ważne jest, aby proces rozpoznawania działał przez 100% czasu. Warunki słabego oświetlenia jeszcze bardziej to utrudniają. Modele komputerowe, które nie są przyzwyczajone do jazdy w nocy, mogą ulec poważnemu uszkodzeniu.
Wizja komputerowa dla pojazdów autonomicznych: holistyczne zrozumienie środowiska ma zasadnicze znaczenie dla pojazdów autonomicznych. Obejmuje to możliwość rozróżnienia drogi, chodnika i nieba. Jest to szczególnie trudne w ruchliwych środowiskach miejskich, gdzie systemy sztucznej inteligencji otrzymują wiele danych sensorycznych.
Proces rozwiązywania problemów Labelify jest łatwiejszy dzięki zastosowaniu Labelify
Klient wybrał Labelify do dostarczania danych szkoleniowych z adnotacjami dla tego skomplikowanego projektu. Labelify to profesjonalna usługa adnotacji, która może czerpać z doświadczeń wielu innych projektów adnotacji w celu rozwiązania konkretnych problemów programistycznych.
Firma Labelify dostarczyła 500 godzin materiału filmowego z adnotacjami od różnych kierowców, aby wesprzeć szkolenie w zakresie monitorowania w samochodzie. Doświadczeni adnotatorzy Labelify używali adnotacji szkieletowych na górnych częściach ciała kierowców i pasażerów, aby śledzić ruch w każdej klatce. Do identyfikacji rysów twarzy w filmach wykorzystano również adnotacje dotyczące kluczowych punktów. Dane te zostały następnie przesłane do sztucznej inteligencji w celu monitorowania w samochodzie, co pozwoliło jej dowiedzieć się, jak ludzie zachowują się na drodze.
Własny zespół adnotatorów Labelify przeanalizował wiele godzin filmów o ruchu drogowym, aby zidentyfikować pojazdy. Każdy pojazd był identyfikowany przez tablicę rejestracyjną i śledzony przez każdą ramę. Na każdej etykiecie znajdowały się również inne informacje, w tym producent samochodu, model i kolor. Aby stworzyć zestaw danych, który dokładnie odzwierciedla rzeczywiste warunki oświetleniowe, zrobiono to zarówno dla nagrań dziennych, jak i nocnych.
Firma Labelify wykorzystała dostosowane do potrzeb narzędzia do adnotacji, aby stworzyć zestaw danych zawierający 20 000 segmentów amerykańskich i europejskich ulic, aby wesprzeć projekt komputerowej wizji pojazdów autonomicznych. Adnotatorzy wykorzystują techniki segmentacji semantycznej do dzielenia obrazów piksel po pikselu na określone obiekty: samochód, znak, drzewo, drogę, znak i drzewo. Jest to ważna część rozwoju sztucznej inteligencji pojazdów autonomicznych.
Transformacja zarządzania inwentarzem żywym dzięki adnotacji danych dotyczących jakości
Inteligentna hodowla zwierząt to m.in obiecujący sposobem na zaspokojenie potrzeb XXI wieku. Systemy monitorowania AI oparte na wizji komputerowej mogą wspierać rolników i poprawiać dobrostan zwierząt, jednocześnie promując wydajność. Modele uczenia maszynowego zmieniają sposób zarządzania żywym inwentarzem. Mogą zarządzać stadami i ostrzegać producentów, gdy mogą wystąpić problemy z dobrostanem.
Adnotacje wideo i adnotacje obrazów były kluczowym czynnikiem w rozwoju systemów sztucznej inteligencji do zarządzania żywym inwentarzem. Deweloperzy muszą dysponować niezbędnymi danymi, aby technologia mogła osiągnąć zamierzone cele.
Labelify i inni dostawcy adnotacji odpowiadają na to zapotrzebowanie, oferując wysokiej jakości zestawy danych, które spełniają standardy branżowe. Ten blog przedstawia wiele ekscytujących zastosowań technologii sztucznej inteligencji w zarządzaniu inwentarzem żywym i wyjaśnia, w jaki sposób można wykorzystać pewne techniki adnotacji, aby umożliwić takie zastosowania.
Potencjał AI w zarządzaniu hodowlą
- Inteligentne komputerowe modele wizyjne dla rolnictwa mogą monitorować zwierzęta gospodarskie i przekazywać rolnikom ważne informacje. Oto kilka przykładów konkretnych zastosowań:
- Drony mogą automatycznie zliczać liczbę zwierząt na danym obszarze lub polu. To ostrzega rolników o zaginionych zwierzętach na dużych obszarach.
- Kamery zasilane sztuczną inteligencją są wykorzystywane do wykrywania i monitorowania stanu zdrowia stad. Wczesna interwencja jest kluczem do ratowania zwierząt i ograniczenia rozprzestrzeniania się śmiercionośnych patogenów inwentarza żywego.
- Monitorowanie stad obejmuje również monitorowanie tempa karmienia, aby upewnić się, że wszystkie zwierzęta otrzymują pożywienie, którego potrzebują.
- Techniki adnotacji wspierają zarządzanie żywym inwentarzem
- W powyższych przypadkach użycia wymagany jest dostęp do wysokiej jakości danych szkoleniowych wideo i obrazów. Techniki adnotacji są szczególnie przydatne w modelach zarządzania żywym inwentarzem.
Segmentacja semantyczna: Ta technika umożliwia dzielenie obrazów piksel po pikselu na różne klasy obiektów. Dotyczyłoby to obrazów zwierząt gospodarskich, gdzie każdy piksel reprezentujący krowę byłby oznaczony tym samym kolorem. W ten sam sposób potraktowano by pole, niebo lub jakikolwiek inny obiekt. Ten typ adnotacji umożliwia modelom zrozumienie złożonych środowisk.
Segmentacja instancji: Ta metoda adnotacji dodaje dodatkową szczegółową segmentację semantyczną, identyfikując każde wystąpienie określonej klasy. Oznacza to, że każda krowa na obrazie żywego inwentarza musi być oznaczona innym kolorem. Ten poziom szczegółowości może być trudny do określenia, zwłaszcza gdy jest rozłożony na wiele klatek danych wideo.
Adnotacja za pomocą wielokątów: Systemy zarządzania żywym inwentarzem muszą rozpoznawać złożone kształty różnych zwierząt. Osiąga się to za pomocą technik adnotacji wielokątów do śledzenia zarysów zwierząt w szerokim zakresie kontekstów i pozycji.
Adnotacje szkieletowe To szkolenie odbywa się z wykorzystaniem danych wideo. Adnotatorzy rysują linie na filmach, które pokazują poruszające się zwierzęta, aby zaznaczyć swoje kończyny lub punkty artykulacji. Ta informacja pozwala modelom rozpoznawać normalne i nieprawidłowe ruchy.
Usługi adnotacji danych oferują przewagę
Efektywne wdrożenie tych technik adnotacji jest niezbędne do tworzenia zestawów danych szkoleniowych AI w zakresie zarządzania inwentarzem żywym. To czasochłonne zadanie może okazać się zbyt trudne dla małych i dużych firm technologicznych. Wykorzystując ich doświadczenie i wiedzę w zakresie zarządzania, profesjonalne usługi adnotacji mogą zmniejszyć obciążenie związane z tworzeniem i etykietowaniem danych.
Labelify wykorzystuje zastrzeżoną technologię, wewnętrzny zespół adnotatorów i wielowarstwową kontrolę jakości, aby zapewnić dokładne, niedrogie i skalowalne adnotacje danych. Aby umówić się na osobiste demo, skontaktuj się z członkiem zespołu już dziś.
