İçindekiler
Görüntü ve Video Ek Açıklamaları Otonom Araçları Nasıl Destekler?
McKinsey & Company yönetim danışmanları, 2030 yılına kadar robotik taksilerin yaygın bir şekilde benimsenmesini bekliyor. Bu, araç üretiminde büyük bir artış gerektirecek. Ancak, hala birçok teknik zorluk var.
Vox News, otonom araçların gerçeğe dönüşmesi için hala ele alınması gereken birkaç sorun olduğunu bildiriyor. Bunlar, hava durumu navigasyonuyla ilgili zorlukları ve bilgisayar korsanlığı ve siber güvenlikle ilgili endişeleri içerir. Bu sorunlar önemlidir, ancak endüstri hala yenilik yapmakta ve gelişmektedir.
Veri açıklaması, bunun gerçekleştiği bir alandır. Profesyonel ek açıklama hizmetleri, doğru, ölçeklenebilir video ve görüntü ek açıklaması sağlayarak birçok geliştirme engelinin aşılmasına yardımcı olabilir. Labelify, akıllı veri etiketlemeyi kullanarak zorlukları çözmek için otonom araçlar geliştiren bir yapay zeka şirketi ile iş birliği yapıyor.
Hedeflerin Belirlenmesi
Makine öğrenimi modeli için müşteri tarafından üç hedef belirlendi. Özel veri kümesi oluşturmayı gerektiriyorlardı. Bir hizmet sağlayıcı olarak Labelify ile çalışabildiler ve hedeflerini belirterek açıklama sürecini optimize ettiler. Hedefler şunlardı:
Araç içi davranışı izleme: AI kabin izleme kurularak güvenlik ve kullanıcı deneyimi önemli ölçüde iyileştirilebilir. Müşteri, modeli yüz ifadelerini tanıyacak ve yolcu hareketlerini takip edecek şekilde eğitmek istedi. Yapay zeka özellikli araç içi davranış izleme, sürücüleri uykuya dalmaları veya dikkat etmemeleri durumunda uyararak kazaların önlenmesine yardımcı olabilir.
Gece ve Gündüz Araç Tanıma: Otonom araçların birincil amacı, diğer araçları tespit etmek ve etraflarında dolaşmaktır. Güvenliği sağlamak için, tanıma sürecinin 100% zamanında çalışması çok önemlidir. Düşük ışık koşulları bunu daha da zorlaştırır. Gece sürüşüne alışık olmayan bilgisayarlı görüş modelleri ciddi şekilde etkilenebilir.
Otonom Araçlar için Bilgisayarlı Görü: Otonom araçlar için çevrenin bütüncül bir şekilde anlaşılması esastır. Bu, yol, kaldırım ve gökyüzü arasında ayrım yapabilmeyi içerir. Bu, AI sistemlerinin çok fazla duyusal veri aldığı yoğun kentsel ortamlarda özellikle zordur.
Labelify'ın problem çözme süreci, Labelify kullanılarak kolaylaştırılmıştır.
Labelify, bu karmaşık proje için açıklamalı eğitim verileri sağlamak üzere müşteri tarafından seçildi. Labelify, belirli geliştirme sorunlarını çözmek için diğer birçok açıklama projesinin deneyiminden yararlanabilen profesyonel bir açıklama hizmetidir.
Labelify, araç içi izleme eğitimini desteklemek için çeşitli sürücülerden 500 saatlik açıklamalı görüntü sağladı. Labelify'ın deneyimli yorumlayıcıları, her kare boyunca hareketi izlemek için sürücülerin ve yolcuların üst vücutlarında iskelet notları kullandı. Videolarda yüz özelliklerini belirlemek için anahtar nokta açıklaması da kullanıldı. Bu veriler daha sonra araç içi izleme için yapay zekaya beslendi ve yapay zekanın insanların yolda nasıl davrandığını öğrenmesine olanak sağladı.
Labelify'ın kendi ek açıklama ekibi, araçları belirlemek için saatlerce süren trafik videolarını analiz etti. Her araç, plakasına göre tanımlandı ve her çerçeve boyunca izlendi. Araba üreticisi, modeli ve rengi dahil olmak üzere her etikette başka bilgiler de yer alıyordu. Gerçek dünyadaki ışık koşullarını doğru bir şekilde temsil eden bir veri kümesi oluşturmak için bu, hem gündüz hem de gece çekimleri için yapıldı.
Labelify, otonom araç bilgisayarla görme projesini desteklemeye yardımcı olmak için Amerika ve Avrupa caddelerinin 20.000 segmentinden oluşan bir veri seti oluşturmak üzere ısmarlama ek açıklama araçlarını kullandı. Annotators, görüntüleri piksel piksel belirli nesnelere bölmek için semantik bölümleme tekniklerini kullanır: araba, tabela, ağaç, yol, tabela ve ağaç. Bu, otonom araç AI geliştirmenin önemli bir parçasıdır.
Kaliteli Veri Açıklamalarıyla Hayvancılık Yönetimini Dönüştürme
Akıllı hayvancılık bir umut verici 21. yüzyılın ihtiyaçlarını karşılamanın yolu. Görüntü işleme tabanlı yapay zeka izleme sistemleri, verimliliği artırırken çiftçileri destekleyebilir ve hayvan refahını iyileştirebilir. Makine öğrenimi modelleri, hayvancılık yönetiminin çalışma şeklini değiştiriyor. Sürüleri yönetebilir ve refah sorunları mevcut olduğunda üreticileri uyarabilirler.
Video açıklama ve görüntü açıklama, hayvancılık yönetimi için AI sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir faktör olmuştur. Geliştiriciler, teknolojinin amaçlanan hedeflerine ulaşmasını sağlamak için gerekli verilere sahip olmalıdır.
Labelify ve diğer ek açıklama sağlayıcıları, endüstri standartlarını karşılayan yüksek kaliteli veri kümeleri sunarak bu ihtiyaca yanıt veriyor. Bu blog, AI teknolojisinin hayvancılık yönetiminde birçok heyecan verici uygulamasını vurgulayacak ve bu uygulamaları mümkün kılmak için belirli açıklama tekniklerinin nasıl kullanılabileceğini açıklayacaktır.
Hayvancılık yönetiminde yapay zekanın potansiyeli
- Akıllı çiftçilik bilgisayarlı görme modelleri, çiftlik hayvanlarını izleyebilir ve önemli bilgileri çiftçilere iletebilir. Bunlar, belirli uygulamaların bazı örnekleridir:
- Dronlar, bir alandaki veya tarladaki hayvan sayısını otomatik olarak sayabilir. Bu, çiftçileri geniş alanlarda kaybolan hayvanlar konusunda uyarır.
- Sürülerin sağlığını tespit etmek ve izlemek için AI destekli kameralar kullanılıyor. Erken müdahale, hayvanları kurtarmanın ve çiftlik hayvanlarında ölümcül patojenlerin yayılmasını azaltmanın anahtarıdır.
- Sürülerin izlenmesi, tüm hayvanların ihtiyaç duydukları besinleri aldığından emin olmak için beslenme oranlarının izlenmesini de içerir.
- Ek açıklama teknikleri hayvancılık yönetimini destekler
- Yukarıdaki kullanım durumları için yüksek kaliteli video ve görüntü eğitim verilerine erişim gereklidir. Ek açıklama teknikleri, özellikle hayvancılık yönetimi modelleri için kullanışlıdır.
Anlamsal Bölümleme: Bu teknik, görüntülerin piksel piksel farklı nesne sınıflarına bölünmesine izin verir. Bu, bir ineği temsil eden her pikselin aynı renkle tanımlanacağı canlı hayvan görüntüleri için geçerli olacaktır. Aynı muamele tarlaya, gökyüzüne veya başka herhangi bir nesne türüne de verilecektir. Bu tür açıklama, modellerin karmaşık ortamları anlamasına olanak tanır.
Örnek segmentasyonu: Bu ek açıklama yöntemi, belirli bir sınıfın her bir örneğini tanımlayarak ek ayrıntı semantik bölümleme ekler. Bu, bir çiftlik hayvanı görselindeki her ineğin farklı bir renkle etiketlenmesi gerektiği anlamına gelir. Bu ayrıntı düzeyini etiketlemek, özellikle birden fazla video verisi karesine yayıldığında zor olabilir.
Çokgenler kullanarak açıklama: Hayvancılık yönetim sistemleri, farklı hayvanların karmaşık şekillerini tanımalıdır. Bu, çok çeşitli bağlamlarda ve konumlarda hayvanların ana hatlarını izlemek için çokgen açıklama teknikleri kullanılarak elde edilir.
İskelet açıklamaları Bu eğitim video verileri kullanılarak yapılır. Ek açıklama yapanlar, hayvanların uzuvlarını veya eklem noktalarını işaretlemek için hareket ettiğini gösteren videolar boyunca çizgiler çizer. Bu bilgi, modellerin normal ve anormal hareketleri tanımasını sağlar.
Veri ek açıklama hizmetleri bir avantaj sunar
Bu ek açıklama tekniklerinin verimli bir şekilde devreye alınması, hayvancılık yönetimi AI eğitim veri kümeleri için kaliteli ek açıklamalar oluşturmak için çok önemlidir. Bu zaman alıcı görev, küçük ve büyük teknoloji şirketleri için engelleyici olabilir. Yönetim deneyimlerinden ve uzmanlıklarından yararlanan profesyonel açıklama hizmetleri, veri oluşturma ve etiketleme yükünü hafifletebilir.
Labelify doğru, uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir veri açıklamasını sağlamak için tescilli teknoloji, şirket içi bir açıklama ekibi ve çok katmanlı kalite kontrol kullanır. Kişisel demonuzu planlamak için bugün ekibin bir üyesiyle iletişime geçin.
