在過去十年或更短的時間裡，你遇到的每一家汽車製造商都對自動駕駛汽車充斥市場的前景感到興奮。 雖然一些主要的汽車製造商已經推出了可以在高速公路上自行行駛的“非完全自動駕駛”汽車（當然，駕駛員要時刻注意），但自動駕駛技術並沒有像專家認為的那樣發生。
2019 年，全球約有 31萬元 運行中的自動駕駛汽車（某種程度的自動駕駛）。 到 54 年，這一數字預計將增長到 2024 萬。趨勢表明，儘管 60 年下降 3%，但市場仍可能增長 2020%。
儘管自動駕駛汽車的推出時間可能比預期晚很多，但其中一個主要原因是在數量、多樣性和驗證方面缺乏高質量的訓練數據。 但為什麼訓練數據對於自動駕駛汽車的開發很重要？
自動駕駛汽車訓練數據的重要性
自動駕駛汽車 比任何其他人工智能應用程序更受數據驅動和數據依賴。 自動駕駛汽車系統的質量很大程度上取決於所使用的訓練數據的類型、數量和多樣性。
為了確保自動駕駛汽車能夠在有限或沒有人際互動的情況下行駛，它們必須理解、識別街道上的實時刺激並與之互動。 為了實現這一點，幾個 神經網絡 必須交互和處理從傳感器收集的數據以提供安全導航。
如何獲取自動駕駛汽車的訓練數據？
一個可靠的 AV 系統會針對車輛可能遇到的每個可能場景進行實時訓練。 它必須準備好識別環境變量中的對象和因素，以產生準確的車輛行為。 但是收集如此大量的數據集來準確地處理每一個邊緣情況是一個挑戰。
為了正確訓練 AV 系統，視頻和圖像註釋技術用於識別和描述圖像中的對象。 使用相機生成的照片收集訓練數據，通過準確分類和標記圖像來識別圖像。
帶註釋的圖像有助於機器學習系統和計算機學習如何執行所需的任務。 提供信號、路標、行人、天氣狀況、車輛之間的距離、深度和其他相關信息等上下文信息。
多家頂尖公司提供不同圖像的訓練數據集， 影片註解 開發人員可用於開發 AI 模型的格式。
訓練數據從何而來？
自動駕駛汽車使用各種傳感器和設備來收集、識別和解釋周圍環境的信息。 開發由人工智能驅動的高性能 AV 系統需要各種數據和註釋。
使用的一些工具是：
攝像頭：
車輛上的攝像頭記錄 3D 和 2D 圖像和視頻
雷達：
雷達為車輛提供有關目標跟踪、檢測和運動預測的關鍵數據。 它還有助於構建動態環境的數據豐富的表示。
LiDaR（光檢測和測距）：
要在 2D 空間中準確解讀 3D 圖像，使用 LiDAR 至關重要。 激光雷達有助於使用激光測量深度和距離以及接近感應。
收集自動駕駛車輛訓練數據時的注意事項
訓練自動駕駛汽車不是一次性的任務。 它需要不斷改進。 與需要人工協助的無人駕駛汽車相比，全自動駕駛汽車可以成為更安全的替代品。 但為此，必須對系統進行大量多樣化和 高質量的訓練數據。
數量和多樣性
當你訓練你的 機器學習 在大量不同數據集上建模。 需要一種能夠準確識別數據集何時足夠以及何時需要實際經驗的數據策略。
駕駛的某些方面僅來自現實世界的經驗。 例如，自動駕駛汽車應該預測現實世界中的異常場景，例如在沒有信號的情況下轉彎或遇到行人亂穿馬路。
雖然高品質 數據註釋 在很大程度上有幫助，還建議在培訓和體驗過程中獲取數量和多樣性方面的數據。
註釋精度高
您的機器學習和深度學習模型必須使用乾淨準確的數據進行訓練。 自主性 開車 正變得越來越可靠並記錄了高水平的準確度，但它們仍需要從 95% 的準確度提高到 99%。 為此，他們必須更好地感知道路並了解人類行為的不尋常規則。
使用質量數據註釋技術可以幫助提高機器學習模型的準確性。
- 首先確定信息流中的差距和差異，並不斷更新數據標籤要求。
- 制定策略來解決現實世界的邊緣案例場景。
- 定期改進模型和質量基準，以反映最新的培訓目標。
- 始終與可靠且經驗豐富的數據培訓合作夥伴合作，他們使用最新的標籤和 註釋技術 和最佳實踐。
可能的用例
目標檢測和跟踪
幾種註釋技術用於註釋圖像中的行人、汽車、道路信號等對象。 它可以幫助自動駕駛汽車更準確地檢測和跟踪事物。
車牌檢測
借助邊界框圖像註釋技術，可以輕鬆地從車輛圖像中定位和提取車牌。分析信號量
同樣，使用邊界框技術，信號和招牌很容易識別和註釋。
行人追踪系統
行人跟踪是通過在每個視頻幀中跟踪和註釋行人的運動來完成的，以便自動駕駛汽車能夠準確地定位行人的運動。
車道區分
車道差異化在自動駕駛汽車系統開發中起著至關重要的作用。 在自動駕駛汽車中，使用折線註釋在車道、街道和人行道上繪製線條，以實現準確的車道區分。
ADAS 系統
高級駕駛輔助系統可幫助自動駕駛車輛檢測道路標誌、行人、其他車輛、停車輔助和碰撞警告。 用於啟用 計算機視覺 in ADAS，所有路標圖像都必須進行有效註釋，以識別物體和場景並及時採取行動。
駕駛員監控系統/車內監控
車內監控還有助於確保車輛乘員和其他人的安全。 放置在機艙內的攝像頭收集重要的駕駛員信息，例如困倦、眼睛注視、分心、情緒等。 這些艙內圖像經過準確註釋並用於訓練機器學習模型。
借助邊界框圖像註釋技術，可以輕鬆地從車輛圖像中定位和提取車牌。Shaip 是一家首屈一指的數據註釋公司，在為企業提供高質量的訓練數據以支持自動駕駛汽車系統方面發揮著至關重要的作用。 我們的 圖像標註和標註精度 幫助在醫療保健、零售和汽車等各個行業領域打造領先的人工智能產品。
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