Як відеоанотація підтримує автономні транспортні засоби

Технологія автономних транспортних засобів обіцяє зробити наші дороги безпечнішими, а також підвищити ефективність транспортних послуг і служб доставки. Безпека та надійність є ключовими факторами, необхідними для широкого впровадження безпілотних автомобілів. Алгоритми, що забезпечують роботу автомобілів, вантажівок і автобусів на наших дорогах, повинні бездоганно функціонувати за будь-яких обставин.

Щоб долати перешкоди та ефективно працювати в хаотичних умовах реального дорожнього руху, моделі комп’ютерного зору повинні бути навчені за допомогою анотованих даних, які додають інформацію та мітки до зображень і відео. Щоб автоматизовані транспортні засоби могли досягти свого потенціалу машинного навчання, розробникам потрібен доступ до точних навчальних даних у великих масштабах.

У цьому блозі буде зосереджено увагу на відеоанотаціях і показано, як вони сприяють розвитку автономних транспортних засобів. Співпраця з фахівцями з відеоанотацій, такими як Keymakr, дозволяє піонерам у цьому секторі продовжувати розвиток цієї важливої ​​технології.

Анотація відео

Відеоанотація дозволяє додавати інформацію до відеоданих. Інструменти анотацій використовуються для позначення цікавих об’єктів або сегментування пікселів у цільових класах у кожному кадрі відео. Оскільки анотування тисяч кадрів на відео займає багато часу, часто використовуються такі методи, як інтерполяція об’єктів.

Ця функція анотації може автоматично відстежувати та знаходити об’єкти в кількох кадрах, збільшуючи швидкість і ефективність процесу маркування. Інженери з машинного навчання описують умовності та методи маркування та повідомляють їх анотаторам, які потім створюють навчальні набори даних.

Безпілотні транспортні засоби

Відеоанотація створює дані, які відтворюють складні рухи та взаємодії, присутні в реальному середовищі. Моделі, навчені ефективним відеоданим, можуть працювати в хаотичних умовах руху, використовуючи наведені нижче можливості.

• Виявлення об’єктів: виявлення об’єктів дозволяє автономним транспортним засобам ідентифікувати певні об’єкти та реагувати на них. Під час анотації відео обмежувальні рамки розміщуються навколо об’єктів, яким потім присвоюється мітка, наприклад автомобіля, автобуса тощо. Завдяки впливу навчального відео, анотованого таким чином, моделі комп’ютерного зору можуть розпізнавати важливі дорожні об’єкти та орієнтуватися навколо них.
• Класифікація об’єктів: семантична сегментація допомагає контекстуалізувати та додати деталізацію навчальним відеоданим. Анотатори використовують інструменти анотації, щоб призначити кожен піксель у кожному кадрі певному класу, наприклад дорога, тротуар, небо. Ця додаткова деталізація допомагає безпілотним автомобілям рухатися з точністю.
• Розпізнавання смуги руху: для безпечного використання на дорогах загального користування автоматизовані моделі транспортних засобів повинні розпізнавати розмітку смуги руху та залишатися в її межах. Для цього відеонавчальні дані позначаються ламаними лініями. Ці лінії можуть визначати паралельні форми смуг, дозволяючи автономним транспортним засобам залишатися в безпечних межах.

Пошук правильного партнера для відеоанотацій

Відеоанотація є основою ефективних автономних моделей транспортних засобів. Однак процес анотації є тривалим і трудомістким, часто може бути дорогим і відволікаючим для компаній штучного інтелекту створення ефективної операції відеоанотації. Аутсорсинг експертам, таким як Keymakr, може надати розробникам доступ до таких переваг:

• Інструменти та платформи для анотації відео: Keymakr розробив платформу анотації даних із основною можливістю анотації відео. Функції інтерполяції на цій платформі дозволяють анотаторам швидко працювати з такими вимогливими даними.
• Керування робочими процесами. Функції керування робочими процесами можуть оптимізувати процес створення анотацій до відео. Кілька анотаторів можуть одночасно працювати над одним відео, і їхню роботу можна легко інтегрувати.
• Аналітика робочої сили: Keymakr дозволяє менеджерам переглядати широкий спектр показників продуктивності всієї робочої сили анотацій. За допомогою цих показників менеджери можуть призначати роботу анотаторам, які найкраще підготовлені для її виконання.
     
  Це також забезпечує цілеспрямований контроль якості, який може виявляти помилки до того, як вони потраплять у остаточні набори даних.

Доступ до високоякісних відеоанотацій

Keymakr надає високоякісні анотації для проектів штучного інтелекту для автономних автомобілів. Команди досвідчених анотаторів за підтримки суворих процесів управління можуть створити індивідуальні набори даних для задоволення будь-яких потреб.