高質量的訓練資料為高效能自動駕駛汽車提供動力

近年來，隨著自動駕駛技術的不斷髮展，一些頭部汽車製造商已經推出了可以在高速公路上自動行駛的“非完全自動駕駛”汽車。截止2021年，全球無人駕駛汽車市場規模達70.3億美元；預計到2035年，全球無人駕駛汽車銷量將達2100萬輛。

自動駕駛汽車訓練資料的重要性

與人工智慧的任何其他應用相比，自動駕駛汽車更受資料驅動和資料依賴。自動駕駛系統的質量很大程度上取決於所使用的訓練資料質量。

為了確保自動駕駛汽車能夠在沒有人為干預的情況下安全行駛，它們必須理解、識別街道上的實時資訊並對此作出決策。

如何獲取自動駕駛汽車的訓練資料？

一個成熟的自動駕駛系統會針對車輛可能遇到的每個場景進行實時訓練。它必須準確識別道路環境中的路況資訊，以產生準確的車輛駕駛行為。但是收集如此大量的資料集來準確處理遇到的每一個突發情況是一個不小的挑戰。

為了正確訓練自動駕駛系統，我們可以使用相機或雷達收集訓練資料，透過準確分類和標註來識別影像。標註資料有助於機器學習系統和計算機學習如何執行所需的任務，可以提供路標、行人、天氣狀況、車輛之間的距離等相關資訊。

訓練資料從何而來？

自動駕駛汽車使用各種感測器和裝置來收集、識別和解釋周圍環境的資訊。

我們可以使用相機來獲取車輛上的攝像頭記錄3D和2D影像和影片；可以使用雷達為車輛提供有關目標跟蹤、檢測和運動預測的關鍵資料；若想要在3D空間中準確標註2D影像，則可透過鐳射雷達來測量深度和距離。

收集自動駕駛車輛訓練資料時的注意事項

訓練自動駕駛汽車需要不斷改進，人們必須使用大量高質量的訓練資料對系統進行訓練。

標註精度高

機器學習和深度學習模型必須使用大量高質量的資料進行訓練，使用高質量標註資料可以幫助提高機器學習模型的準確性。

· 首先確定資訊流中的差距和差異，並不斷更新資料標籤要求。

· 定期改進模型和質量基準。

目標檢測和跟蹤

幾種可用於標註影像中的行人、汽車、道路訊號等物件的標註方式。它可以幫助自動駕駛汽車更準確地檢測和跟蹤事物。

車牌檢測

藉助邊界框影像標註技術，可以輕鬆地從車輛影像中定位和提取車牌。

行人追蹤系統

行人跟蹤是透過在每個影片幀中跟蹤和標註行人的運動來完成的，為了使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，使用車道線標註以實現準確的車道區分。

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可以收集重要的駕駛員資訊，例如疲憊、分心、情緒等。這些艙內影像經過準確標註可用於訓練機器學習模型。

景聯文科技是一家專業的資料標註公司，在為企業提供高質量的訓練資料以支援自動駕駛汽車系統方面發揮著至關重要的作用。

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