Katika miaka kumi au chini iliyopita, kila mtengenezaji wa magari uliyekutana naye alifurahishwa na matarajio ya magari yanayojiendesha yakijaa sokoni. Ingawa watengenezaji magari wachache wakuu wamezindua magari 'yasiyo-ya uhuru kabisa' yanayoweza kujiendesha yenyewe kwenye barabara kuu (bila shaka yakiwa na saa ya kudumu kutoka kwa madereva), teknolojia inayojiendesha haijafanyika kama wataalam walivyoamini.
Mnamo 2019, ulimwenguni kote, kulikuwa na karibu 31 milioni magari ya uhuru (kiwango fulani cha uhuru) katika uendeshaji. Idadi hii inakadiriwa kukua hadi milioni 54 ifikapo mwaka wa 2024. Mitindo inaonyesha kuwa soko linaweza kukua kwa 60% licha ya kupungua kwa 3% mnamo 2020.
Ingawa kuna sababu nyingi kwa nini magari yanayojiendesha yanaweza kuzinduliwa baadaye sana kuliko ilivyotarajiwa, sababu moja ya msingi ni ukosefu wa data ya mafunzo ya ubora katika suala la sauti, utofauti na uthibitishaji. Lakini kwa nini data ya mafunzo ni muhimu kwa ukuzaji wa gari linalojitegemea?
Umuhimu wa Data ya Mafunzo kwa Magari yanayojiendesha
Magari yanayojitegemea zinatumia data zaidi na zinategemea data kuliko utumizi mwingine wowote wa AI. Ubora wa mifumo ya magari yanayojiendesha inategemea zaidi aina, kiasi, na utofauti wa data ya mafunzo inayotumika.
Ili kuhakikisha magari yanayojiendesha yanaweza kuendesha magari bila mwingiliano wa kibinadamu au usio na mipaka, ni lazima waelewe, watambue na washirikiane na vichochezi vya wakati halisi vilivyopo mitaani. Kwa hili kutokea, kadhaa mitandao ya neural inabidi kuingiliana na kuchakata data iliyokusanywa kutoka kwa vitambuzi ili kutoa urambazaji salama.
Jinsi ya Kupata Data ya Mafunzo kwa Magari yanayojiendesha?
Mfumo unaotegemewa wa AV umefunzwa katika kila hali iwezekanayo ambayo gari linaweza kukutana nayo kwa wakati halisi. Ni lazima iwe tayari kutambua vitu na sababu katika vigezo vya mazingira ili kuzalisha tabia sahihi ya gari. Lakini kukusanya idadi kubwa ya hifadhidata ili kushughulikia kila kesi ya makali kwa usahihi ni changamoto.
Ili kufundisha vyema mfumo wa AV, mbinu za ufafanuzi wa video na picha hutumiwa kutambua na kuelezea vitu vilivyo ndani ya picha. Data ya mafunzo inakusanywa kwa kutumia picha zinazozalishwa na kamera, kubainisha picha hizo kwa kuainisha na kuziweka lebo kwa usahihi.
Picha zilizofafanuliwa husaidia mifumo ya kujifunza ya mashine na kompyuta kujifunza jinsi ya kufanya kazi zinazohitajika. Mambo ya muktadha kama vile mawimbi, alama za barabarani, watembea kwa miguu, hali ya hewa, umbali kati ya magari, kina na maelezo mengine muhimu.
Kampuni kadhaa za hali ya juu hutoa hifadhidata za mafunzo katika picha tofauti na ufafanuzi wa video fomati ambazo watengenezaji wanaweza kutumia kukuza miundo ya AI.
Data ya Mafunzo Inatoka Wapi?
Magari yanayojiendesha hutumia vitambuzi na vifaa mbalimbali kukusanya, kutambua na kufasiri taarifa zinazozunguka mazingira yao. Data na vidokezo mbalimbali vinahitajika ili kuunda mifumo ya AV inayofanya kazi kwa ubora wa juu inayoendeshwa na akili bandia.
Baadhi ya zana zinazotumika ni:
Camera:
Kamera zilizopo kwenye gari hurekodi picha na video za 3D na 2D
Rada:
Rada hutoa data muhimu kwa gari kuhusu ufuatiliaji wa kitu, utambuzi na utabiri wa mwendo. Pia husaidia kujenga uwakilishi wa data-tajiri wa mazingira yenye nguvu.
LiDaR (Ugunduzi wa Mwanga na Rangi):
Ili kutafsiri kwa usahihi picha za P2 katika nafasi ya 3D, ni muhimu kutumia LiDAR. LiDAR husaidia katika kupima kina na umbali na kutambua ukaribu kwa kutumia Laser.
Elekeza Kuzingatia Wakati Unakusanya Data ya Mafunzo ya Gari Huru
Kufundisha gari linalojiendesha sio kazi ya mara moja. Inahitaji uboreshaji unaoendelea. Gari linalojiendesha kikamilifu linaweza kuwa mbadala salama kwa magari yasiyo na dereva ambayo yanahitaji usaidizi wa kibinadamu. Lakini kwa hili, mfumo unapaswa kufundishwa kwa idadi kubwa ya anuwai na data ya mafunzo ya hali ya juu.
Kiasi na Utofauti
Mfumo bora na wa kutegemewa unaweza kuendelezwa unapofundisha yako mashine kujifunza mfano kwa idadi kubwa ya seti tofauti za data. Mkakati wa data uliowekwa ambao unaweza kutambua kwa usahihi wakati mkusanyiko wa data unatosha na wakati matumizi ya ulimwengu halisi inahitajika.
Baadhi ya vipengele vya kuendesha gari huja tu kutokana na matumizi ya ulimwengu halisi. Kwa mfano, gari linalojiendesha linapaswa kutarajia matukio ya ulimwengu halisi yenye kupotoka kama vile kugeuka bila kuashiria au kukutana na watembea kwa miguu watembea kwa miguu.
Wakati ubora wa juu ufafanuzi wa data husaidia kwa kiasi kikubwa, pia inashauriwa kupata data katika suala la kiasi na utofauti wakati wa mafunzo na uzoefu.
Usahihi wa Juu katika Ufafanuzi
Miundo yako ya kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina lazima ifunzwe kuhusu data safi na sahihi. Kujiendesha kuendesha gari wanakuwa wa kuaminika zaidi na kusajili viwango vya juu vya usahihi, lakini bado wanahitaji kuhama kutoka 95% ya usahihi hadi 99%. Ili kufanya hivyo, wanapaswa kutambua barabara vizuri zaidi na kuelewa sheria zisizo za kawaida za tabia ya binadamu.
Kutumia mbinu za ubora wa maelezo ya data kunaweza kusaidia kuboresha usahihi wa muundo wa kujifunza kwa mashine.
- Anza kwa kutambua mapungufu na tofauti katika mtiririko wa taarifa na usasishe mahitaji ya uwekaji lebo ya data.
- Tengeneza mikakati ya kushughulikia hali halisi za ulimwengu.
- Boresha muundo na viwango vya ubora mara kwa mara ili kuonyesha malengo ya hivi punde ya mafunzo.
- Shirikiana kila wakati na mshirika anayetegemewa na mwenye uzoefu wa mafunzo ya data ambaye anatumia uwekaji lebo na mbinu za maelezo na mazoea bora.
Kesi zinazowezekana za matumizi
Utambuzi na Ufuatiliaji wa Kitu
Mbinu kadhaa za ufafanuzi hutumiwa kufafanua vitu kama vile watembea kwa miguu, magari, mawimbi ya barabarani, na zaidi katika picha. Husaidia magari yanayojiendesha kutambua na kufuatilia mambo kwa usahihi zaidi.
Utambuzi wa Bamba la Nambari
Kwa usaidizi wa mbinu ya ufafanuzi wa picha ya kisanduku, sahani za nambari zinapatikana kwa urahisi na kutolewa kutoka kwa picha za magari.Kuchambua Semaphore
Tena, kwa kutumia mbinu ya kisanduku cha kufunga, ishara na vibao vinatambulika kwa urahisi na kufafanuliwa.
Mfumo wa Ufuatiliaji wa Watembea kwa miguu
Ufuatiliaji wa watembea kwa miguu unafanywa kwa kufuatilia na kubainisha mienendo ya watembea kwa miguu katika kila fremu ya video ili gari linalojiendesha liweze kubainisha kwa usahihi mwendo wa watembea kwa miguu.
Tofauti ya Lane
Utofautishaji wa njia una jukumu muhimu katika ukuzaji wa mfumo wa gari unaojitegemea. Katika magari yanayojiendesha, mistari huchorwa juu ya vichochoro, mitaa, na vijia kwa kutumia maelezo ya polyline ili kuwezesha utofautishaji sahihi wa njia.
Mifumo ya ADAS
Mifumo ya Hali ya Juu ya Usaidizi wa Madereva husaidia magari yanayojiendesha kutambua alama za barabarani, watembea kwa miguu, magari mengine, usaidizi wa maegesho na onyo la mgongano. Kwa kuwezesha maono ya kompyuta in ADAS, picha zote za alama za barabarani lazima zifafanuliwe vyema ili kutambua vitu na matukio na kuchukua hatua kwa wakati.
Mfumo wa Ufuatiliaji wa Dereva / Ufuatiliaji wa ndani ya kabati
Ufuatiliaji wa ndani ya kabati pia husaidia kuhakikisha usalama wa wakaaji wa gari na wengine. Kamera iliyowekwa ndani ya kabati hukusanya taarifa muhimu za kiendeshi kama vile kusinzia, kutazama kwa macho, ovyo, hisia na mengine mengi. Picha hizi za ndani ya kabati zimefafanuliwa kwa usahihi na hutumika kufunza miundo ya mashine ya kujifunza.
Kwa usaidizi wa mbinu ya ufafanuzi wa picha ya kisanduku, sahani za nambari zinapatikana kwa urahisi na kutolewa kutoka kwa picha za magari.Shaip ni kampuni kuu ya maelezo ya data, inayochukua jukumu muhimu katika kutoa biashara na data ya mafunzo ya ubora wa juu ya kuwezesha mifumo ya magari yanayojiendesha. Yetu uwekaji lebo ya picha na usahihi wa maelezo wamesaidia kujenga bidhaa zinazoongoza za AI katika sehemu mbali mbali za tasnia, kama vile huduma ya afya, rejareja, na magari.
Tunatoa idadi kubwa ya seti tofauti za data za mafunzo kwa mashine zako zote za kujifunza na miundo ya kina ya kujifunza kwa bei pinzani.
Jitayarishe kubadilisha miradi yako ya AI ukitumia mtoaji data wa mafunzo anayetegemewa na mwenye uzoefu.
