Como a Anotação de Imagem e Vídeo Apoia Veículos Autónomos
Os consultores de gerenciamento da McKinsey & Company esperam uma adoção generalizada de táxis robóticos até 2030. Isso exigirá um grande aumento na produção de veículos. No entanto, ainda existem muitos desafios técnicos.
O Vox News relata que há uma série de questões que ainda precisam ser abordadas para que os veículos autônomos se tornem realidade. Isso inclui dificuldades com a navegação meteorológica e preocupações com hackers e segurança cibernética. Esses problemas são importantes, mas a indústria ainda está inovando e melhorando.
A anotação de dados é uma área em que isso está ocorrendo. Os serviços de anotação profissional podem ajudar a superar muitos obstáculos de desenvolvimento, fornecendo anotações de vídeo e imagem precisas e escalonáveis. A Labelify está colaborando com uma empresa de IA que desenvolve veículos autônomos para resolver desafios usando rotulagem inteligente de dados.
Determinando os Objetivos
Três objetivos foram definidos pelo cliente para seu modelo de aprendizado de máquina. Eles exigiam a criação de um conjunto de dados personalizado. Eles puderam trabalhar com o Labelify como provedor de serviços e otimizar o processo de anotação, declarando seus objetivos. Estes eram os objetivos:
Monitoramento do comportamento no carro: a segurança e a experiência do usuário podem ser significativamente melhoradas com a instalação do monitoramento de cabine AI. O cliente queria treinar o modelo para reconhecer expressões faciais e rastrear os movimentos dos passageiros. O monitoramento de comportamento no carro habilitado por IA pode ajudar a prevenir acidentes, alertando os motoristas se eles adormecerem ou não estiverem prestando atenção.
Reconhecimento de veículos durante a noite e o dia: o principal objetivo dos veículos autônomos é identificar outros veículos e navegar ao redor deles. Para garantir a segurança, é fundamental que o processo de reconhecimento funcione 100% do tempo. Condições de pouca luz tornam isso ainda mais difícil. Modelos de visão computacional que não estão acostumados a dirigir à noite podem ser seriamente afetados.
Visão Computacional para Veículos Autônomos: Uma compreensão holística do ambiente é essencial para veículos autônomos. Isso inclui ser capaz de distinguir entre a estrada, a calçada e o céu. Isso é especialmente difícil em ambientes urbanos movimentados, onde os sistemas de IA recebem muitos dados sensoriais.
O processo de resolução de problemas do Labelify é facilitado pelo uso do Labelify
Labelify foi escolhido pelo cliente para fornecer dados de treinamento anotados para este projeto complicado. Labelify é um serviço de anotação profissional que pode aproveitar a experiência de muitos outros projetos de anotação para resolver problemas específicos de desenvolvimento.
A Labelify forneceu 500 horas de filmagens anotadas de vários motoristas para dar suporte ao treinamento de monitoramento no carro. Os anotadores experientes do Labelify usaram anotações esqueléticas na parte superior do corpo dos motoristas e passageiros para rastrear o movimento em cada quadro. A anotação de pontos-chave também foi usada para identificar características faciais nos vídeos. Esses dados foram então alimentados com a IA para monitoramento no carro, permitindo que ele aprendesse como os humanos se comportam na estrada.
A própria equipe de anotadores do Labelify analisou muitas horas de vídeos de tráfego para identificar os veículos. Cada veículo foi identificado por sua placa e rastreado através de cada quadro. Outras informações também foram incluídas em cada etiqueta, incluindo a montadora, modelo e cor. Para criar um conjunto de dados que represente com precisão as condições de luz do mundo real, isso foi feito para filmagens diurnas e noturnas.
A Labelify usou ferramentas de anotação sob medida para criar um conjunto de dados com 20.000 segmentos de ruas americanas e europeias para ajudar a apoiar seu projeto de visão computacional de veículos autônomos. Os anotadores usam técnicas de segmentação semântica para dividir as imagens pixel a pixel em objetos específicos: carro, placa, árvore, estrada, placa e árvore. Esta é uma parte importante do desenvolvimento de IA de veículos autônomos.
Transformando o gerenciamento de gado por meio da anotação de dados de qualidade
A pecuária inteligente é uma promissor maneira de atender às necessidades do século 21. Os sistemas de monitoramento de IA baseados em visão computacional podem apoiar os agricultores e melhorar o bem-estar animal, ao mesmo tempo em que promovem a eficiência. Os modelos de aprendizado de máquina estão mudando a maneira como o gerenciamento de gado funciona. Eles podem gerenciar rebanhos e alertar os produtores quando problemas de bem-estar podem estar presentes.
Anotação de vídeo e anotação de imagem têm sido um fator chave no desenvolvimento de sistemas de IA para gerenciamento de gado. Os desenvolvedores devem ter os dados necessários para permitir que a tecnologia atinja seus objetivos pretendidos.
Labelify e outros provedores de anotações estão respondendo a essa necessidade oferecendo conjuntos de dados de alta qualidade que atendem aos padrões do setor. Este blog destacará as muitas aplicações interessantes da tecnologia de IA no manejo de gado e explicará como certas técnicas de anotação podem ser usadas para tornar essas aplicações possíveis.
Potencial da IA na gestão pecuária
- Os modelos de visão computacional de agricultura inteligente podem monitorar o gado e transmitir informações importantes aos agricultores. Estes são alguns exemplos de aplicações específicas:
- Os drones podem contar automaticamente o número de animais em uma área ou campo. Isso alerta os agricultores sobre animais desaparecidos em grandes áreas.
- Câmeras com inteligência artificial estão sendo usadas para detectar e monitorar a saúde dos rebanhos. A intervenção precoce é fundamental para salvar animais e reduzir a propagação de patógenos mortais de gado.
- O monitoramento de rebanhos também inclui o monitoramento das taxas de alimentação para garantir que todos os animais recebam a nutrição de que precisam.
- Técnicas de anotação auxiliam no manejo do gado
- O acesso a dados de treinamento de vídeo e imagem de alta qualidade é necessário para os casos de uso acima. Técnicas de anotação são especialmente úteis para modelos de manejo de gado.
Segmentação semântica: esta técnica permite que as imagens sejam divididas pixel a pixel em diferentes classes de objetos. Isso se aplica a imagens de gado, onde cada pixel que representa uma vaca seria identificado com a mesma cor. O mesmo tratamento seria dado ao campo, ao céu ou a qualquer outro tipo de objeto. Esse tipo de anotação permite que os modelos entendam ambientes complexos.
Segmentação de instância: Esse método de anotação adiciona segmentação semântica de detalhes adicionais identificando cada instância de uma classe específica. Isso significa que cada vaca em uma imagem de gado deve ser rotulada com uma cor diferente. Esse nível de detalhe pode ser difícil de rotular, especialmente quando está espalhado por vários quadros de dados de vídeo.
Anotação usando polígonos: Os sistemas de manejo de gado devem reconhecer as formas complexas de diferentes animais. Isso é obtido usando técnicas de anotação de polígonos para traçar o contorno dos animais em uma ampla gama de contextos e posições.
Anotações esqueléticas Este treinamento é feito usando dados de vídeo. Os anotadores desenham linhas nos vídeos que mostram animais se movendo para marcar seus membros ou pontos de articulação. Esta informação permite que os modelos reconheçam movimentos normais e anormais.
Os serviços de anotação de dados oferecem uma vantagem
A implantação eficiente dessas técnicas de anotação é essencial para a criação de conjuntos de dados de treinamento de AI de gerenciamento de gado de anotações de qualidade. Essa tarefa demorada pode ser proibitiva para pequenas e grandes empresas de tecnologia. Aproveitando sua experiência e especialização em gerenciamento, os serviços de anotação profissionais podem aliviar o fardo da criação e rotulagem de dados.
Labelify usa tecnologia proprietária, uma equipe interna de anotadores e controle de qualidade de várias camadas para garantir que a anotação de dados seja precisa, acessível e escalável. Para agendar sua demonstração pessoal, entre em contato com um membro da equipe hoje.
