Yn ystod y degawd diwethaf neu lai, roedd pob gwneuthurwr ceir y gwnaethoch chi gwrdd â nhw yn gyffrous am y rhagolygon y byddai ceir hunan-yrru yn gorlifo'r farchnad. Er bod rhai gwneuthurwyr ceir mawr wedi lansio cerbydau 'ddim yn eithaf ymreolaethol' a all yrru eu hunain i lawr y briffordd (gyda gwyliadwriaeth gyson gan y gyrwyr, wrth gwrs), nid yw'r dechnoleg ymreolaethol wedi digwydd fel y credai arbenigwyr.
Yn 2019, yn fyd-eang, roedd tua 31 miliwn cerbydau ymreolaethol (rhyw lefel o ymreolaeth) mewn gweithrediadau. Rhagwelir y bydd y nifer hwn yn tyfu i 54 miliwn erbyn y flwyddyn 2024. Mae'r tueddiadau'n dangos y gallai'r farchnad dyfu 60% er gwaethaf gostyngiad o 3% yn 2020.
Er bod llawer o resymau pam y gallai ceir hunan-yrru gael eu lansio'n hwyrach o lawer na'r disgwyl, un rheswm sylfaenol yw diffyg data hyfforddi o safon o ran maint, amrywiaeth a dilysiad. Ond pam mae data hyfforddi yn bwysig ar gyfer datblygu cerbydau ymreolaethol?
Pwysigrwydd Data Hyfforddiant ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol
Cerbydau ymreolaethol yn fwy seiliedig ar ddata ac yn dibynnu ar ddata nag unrhyw gymhwysiad arall o AI. Mae ansawdd systemau cerbydau ymreolaethol yn dibynnu i raddau helaeth ar fath, cyfaint ac amrywiaeth y data hyfforddi a ddefnyddir.
Er mwyn sicrhau y gall cerbydau ymreolaethol yrru heb fawr o ryngweithio dynol neu ddim o gwbl, rhaid iddynt ddeall, adnabod a rhyngweithio â symbyliadau amser real sy'n bresennol ar y strydoedd. Er mwyn i hyn ddigwydd, sawl un rhwydweithiau nefol gorfod rhyngweithio a phrosesu'r data a gasglwyd o synwyryddion i ddarparu llywio diogel.
Sut i Gaffael Data Hyfforddiant ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol?
Mae system AV dibynadwy wedi'i hyfforddi ar bob senario posibl y gallai cerbyd ddod ar ei draws mewn amser real. Rhaid iddo fod yn barod i adnabod gwrthrychau a chynnwys newidynnau amgylcheddol i gynhyrchu ymddygiad cywir cerbydau. Ond mae casglu cymaint o setiau data i fynd i'r afael â phob achos ymyl yn gywir yn her.
Er mwyn hyfforddi'r system clyweled yn gywir, defnyddir technegau anodi fideo a delwedd i adnabod a disgrifio gwrthrychau o fewn delwedd. Cesglir data hyfforddi gan ddefnyddio lluniau a gynhyrchir gan gamerâu, gan nodi'r delweddau trwy eu categoreiddio a'u labelu'n gywir.
Mae delweddau anodedig yn helpu systemau dysgu peirianyddol a chyfrifiaduron i ddysgu sut i gyflawni tasgau gofynnol. Darperir pethau cyd-destunol fel y signalau, arwyddion ffyrdd, cerddwyr, y tywydd, y pellter rhwng cerbydau, dyfnder, a gwybodaeth berthnasol arall.
Mae sawl cwmni o'r radd flaenaf yn darparu setiau data hyfforddi mewn gwahanol ddelweddau a anodiad fideo fformatau y gall datblygwyr eu defnyddio i ddatblygu modelau AI.
O Ble Mae'r Data Hyfforddiant yn Dod?
Mae cerbydau ymreolaethol yn defnyddio amrywiaeth o synwyryddion a dyfeisiau i gasglu, adnabod a dehongli'r wybodaeth o amgylch eu hamgylchedd. Mae angen data ac anodiadau amrywiol i ddatblygu systemau clyweled perfformiad uchel wedi'u pweru gan ddeallusrwydd artiffisial.
Rhai o'r offer a ddefnyddir yw:
Camera:
Mae'r camerâu sy'n bresennol ar y cerbyd yn recordio delweddau a fideos 3D a 2D
Radar:
Mae Radar yn darparu data hanfodol i'r cerbyd ynghylch olrhain gwrthrychau, canfod, a rhagfynegi symudiadau. Mae hefyd yn helpu i adeiladu cynrychiolaeth gyfoethog o ddata o'r amgylchedd deinamig.
LiDaR (Canfod Golau ac Amrediad):
Er mwyn dehongli delweddau 2D yn gywir mewn gofod 3D, mae'n hanfodol defnyddio LiDAR. Mae LiDAR yn helpu i fesur dyfnder a phellter a synhwyro agosrwydd gan ddefnyddio Laser.
Pwynt i'w Nodi Wrth Gasglu Data Hyfforddiant Cerbydau Ymreolaethol
Nid tasg unwaith ac am byth yw hyfforddi cerbyd hunan-yrru. Mae angen gwelliant parhaus. Gall cerbyd cwbl ymreolaethol fod yn ddewis mwy diogel yn lle ceir heb yrwyr sydd angen cymorth dynol. Ond ar gyfer hyn, mae'n rhaid i'r system gael ei hyfforddi ar symiau mawr o amrywiol a data hyfforddi o ansawdd uchel.
Swm ac Amrywiaeth
Gellir datblygu system well a mwy dibynadwy pan fyddwch yn hyfforddi eich dysgu peiriant model ar symiau mawr o setiau data amrywiol. Strategaeth ddata ar waith sy'n gallu nodi'n gywir pryd mae set ddata yn ddigonol a phryd mae angen profiad byd go iawn.
Daw rhai agweddau ar yrru o brofiad y byd go iawn yn unig. Er enghraifft, dylai cerbyd ymreolaethol ragweld senarios byd go iawn gwyrdroëdig fel troi heb signalau neu ddod ar draws cerddwr yn cerdded.
Tra o ansawdd uchel anodi data yn helpu i raddau helaeth, argymhellir hefyd i gael data o ran maint ac amrywiaeth yn ystod yr hyfforddiant a phrofiad.
Cywirdeb Uchel mewn Anodi
Rhaid hyfforddi eich modelau dysgu peirianyddol a dysgu dwfn ar ddata glân a chywir. Ymreolaethol gyrru ceir yn dod yn fwy dibynadwy ac yn cofrestru lefelau uchel o gywirdeb, ond mae angen iddynt symud o hyd o gywirdeb 95% i 99%. I wneud hynny, mae'n rhaid iddynt ganfod y ffordd yn well a deall rheolau anarferol ymddygiad dynol.
Gall defnyddio technegau anodi data o ansawdd helpu i wella cywirdeb y model dysgu peirianyddol.
- Dechreuwch trwy nodi bylchau a gwahaniaethau mewn llif gwybodaeth a diweddaru'r gofynion labelu data.
- Datblygu strategaethau i fynd i'r afael â senarios achos ymyl y byd go iawn.
- Gwella'r model a'r meincnodau ansawdd yn rheolaidd i adlewyrchu'r nodau hyfforddi diweddaraf.
- Partner bob amser gyda phartner hyfforddi data dibynadwy a phrofiadol sy'n defnyddio'r labelu diweddaraf a technegau anodi ac arferion gorau.
Achosion Defnydd Posibl
Canfod ac Olrhain Gwrthrychau
Defnyddir sawl techneg anodi i anodi gwrthrychau fel cerddwyr, ceir, signalau ffordd, a mwy mewn delwedd. Mae'n helpu cerbydau ymreolaethol i ganfod ac olrhain pethau gyda mwy o gywirdeb.
Canfod Plât Rhif
Gyda chymorth y dechneg anodi delwedd blwch ffiniol, mae'n hawdd lleoli platiau rhif a'u tynnu o ddelweddau cerbydau.Dadansoddi Semaffor
Unwaith eto, gan ddefnyddio'r dechneg blwch ffinio, mae'n hawdd adnabod ac anodi signalau ac arwyddfyrddau.
System Olrhain Cerddwyr
Mae tracio cerddwyr yn cael ei wneud trwy olrhain ac anodi symudiad y cerddwyr ym mhob ffrâm fideo fel bod y cerbyd ymreolaethol yn gallu nodi symudiadau cerddwyr yn gywir.
Gwahaniaethu Lôn
Mae gwahaniaethu lonydd yn chwarae rhan hanfodol mewn datblygu system cerbydau ymreolaethol. Mewn cerbydau ymreolaethol, mae llinellau'n cael eu tynnu dros lonydd, strydoedd a chefnffyrdd gan ddefnyddio anodi polylin i alluogi gwahaniaethu lôn yn gywir.
Systemau ADAS
Mae systemau Cymorth Gyrwyr Uwch yn helpu cerbydau ymreolaethol i ganfod arwyddion ffyrdd, cerddwyr, ceir eraill, cymorth parcio, a rhybuddion gwrthdrawiad. Ar gyfer galluogi gweledigaeth gyfrifiadurol in ADAS, rhaid anodi pob delwedd arwyddion ffordd yn effeithiol i adnabod gwrthrychau a senarios a chymryd camau amserol.
System Monitro Gyrwyr / Monitro Mewn Caban
Mae monitro yn y caban hefyd yn helpu i sicrhau diogelwch preswylwyr y cerbyd ac eraill. Mae camera sydd wedi'i osod y tu mewn i'r caban yn casglu gwybodaeth hanfodol am yrwyr fel syrthni, syllu llygaid, tynnu sylw, emosiwn, a mwy. Mae'r delweddau hyn yn y caban wedi'u hanodi'n gywir a'u defnyddio ar gyfer hyfforddi'r modelau dysgu peirianyddol.
Gyda chymorth y dechneg anodi delwedd blwch ffiniol, mae'n hawdd lleoli platiau rhif a'u tynnu o ddelweddau cerbydau.Mae Shaip yn brif gwmni anodi data, sy'n chwarae rhan hanfodol wrth ddarparu data hyfforddi o ansawdd uchel i fusnesau ar gyfer pweru systemau cerbydau ymreolaethol. Ein labelu delwedd a chywirdeb anodi wedi helpu i adeiladu cynhyrchion AI blaenllaw mewn gwahanol segmentau diwydiant, megis gofal iechyd, manwerthu a modurol.
Rydym yn darparu llawer iawn o setiau data hyfforddi amrywiol ar gyfer eich holl fodelau dysgu peirianyddol a dysgu dwfn am brisiau cystadleuol.
Paratowch i drawsnewid eich prosiectau AI gyda darparwr data hyfforddi dibynadwy a phrofiadol.
