उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा उच्च प्रदर्शन वाले स्वायत्त वाहनों को ईंधन देता है

स्वायत्त वाहन प्रशिक्षण डेटा एकत्र करते समय ध्यान दें

सेल्फ-ड्राइविंग वाहन का प्रशिक्षण एक बार का काम नहीं है। इसमें निरंतर सुधार की आवश्यकता है। एक पूरी तरह से स्वायत्त वाहन चालक रहित कारों के लिए एक सुरक्षित विकल्प हो सकता है, जिन्हें मानवीय सहायता की आवश्यकता होती है। लेकिन इसके लिए सिस्टम को बड़ी मात्रा में विविध और पर प्रशिक्षित करना होगा उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा।

मात्रा और विविधता

जब आप अपने को प्रशिक्षित करते हैं तो एक बेहतर और अधिक विश्वसनीय प्रणाली विकसित की जा सकती है यंत्र अधिगम बड़ी मात्रा में विविध डेटासेट पर मॉडल। एक डेटा रणनीति जो एक डेटासेट के पर्याप्त होने और वास्तविक दुनिया के अनुभव की आवश्यकता होने पर सटीक पहचान कर सकती है।

ड्राइविंग के कुछ पहलू केवल वास्तविक दुनिया के अनुभव से आते हैं। उदाहरण के लिए, एक स्वायत्त वाहन को विचलित वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का अनुमान लगाना चाहिए जैसे बिना संकेत के मुड़ना या पैदल यात्री जायवॉकिंग का सामना करना।

जबकि उच्च गुणवत्ता डेटा एनोटेशन काफी हद तक मदद करता है, प्रशिक्षण और अनुभव के दौरान मात्रा और विविधता के संदर्भ में डेटा प्राप्त करने की भी सिफारिश की जाती है।

एनोटेशन में उच्च सटीकता

आपके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल को स्वच्छ और सटीक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। स्वायत्तशासी ड्राइविंग कारें अधिक विश्वसनीय होते जा रहे हैं और उच्च स्तर की सटीकता दर्ज कर रहे हैं, लेकिन उन्हें अभी भी 95% सटीकता से 99% तक जाने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, उन्हें सड़क को बेहतर ढंग से समझना होगा और मानव व्यवहार के असामान्य नियमों को समझना होगा।

गुणवत्ता डेटा एनोटेशन तकनीकों का उपयोग करने से मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।

• सूचना प्रवाह में अंतराल और असमानताओं की पहचान करके प्रारंभ करें और डेटा लेबलिंग आवश्यकताओं को अद्यतन रखें।
• वास्तविक दुनिया के एज केस परिदृश्यों को संबोधित करने के लिए रणनीति विकसित करें।
• नवीनतम प्रशिक्षण लक्ष्यों को दर्शाने के लिए नियमित रूप से मॉडल और गुणवत्ता बेंचमार्क में सुधार करें।
• हमेशा एक विश्वसनीय और अनुभवी डेटा प्रशिक्षण भागीदार के साथ भागीदारी करें जो नवीनतम लेबलिंग और का उपयोग करता हो एनोटेशन तकनीक और सर्वोत्तम प्रथाएँ।

संभावित उपयोग के मामले

• वस्तु का पता लगाने और ट्रैकिंग

  कई एनोटेशन तकनीकों का उपयोग एक छवि में पैदल चलने वालों, कारों, सड़क संकेतों और अन्य वस्तुओं को एनोटेट करने के लिए किया जाता है। यह स्वायत्त वाहनों को अधिक सटीकता के साथ चीजों का पता लगाने और उन्हें ट्रैक करने में मदद करता है।

• नंबर प्लेट का पता लगाना

  बाउंडिंग बॉक्स इमेज एनोटेशन तकनीक की मदद से नंबर प्लेट को आसानी से लोकेट किया जा सकता है और वाहनों की इमेज से निकाला जा सकता है।

• सेमाफोर का विश्लेषण

  दोबारा, बाउंडिंग बॉक्स तकनीक का उपयोग करके, सिग्नल और साइनबोर्ड आसानी से पहचाने और एनोटेट किए जाते हैं।

• पैदल यात्री ट्रैकिंग सिस्टम

  पैदल चलने वालों की ट्रैकिंग हर वीडियो फ्रेम में पैदल चलने वालों की आवाजाही को ट्रैक और एनोटेट करके की जाती है ताकि स्वायत्त वाहन पैदल चलने वालों की आवाजाही को सटीक रूप से इंगित कर सके।

• लेन भेदभाव

  स्वायत्त वाहन प्रणाली के विकास में लेन भेदभाव एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। स्वायत्त वाहनों में, सटीक लेन भेदभाव को सक्षम करने के लिए पॉलीलाइन एनोटेशन का उपयोग करके लेन, सड़कों और फुटपाथों पर लाइनें खींची जाती हैं।

• एडीएएस सिस्टम्स

  उन्नत चालक सहायता प्रणालियाँ स्वायत्त वाहनों को सड़क के संकेतों, पैदल चलने वालों, अन्य कारों, पार्किंग सहायता और टकराव की चेतावनी का पता लगाने में मदद करती हैं। सक्षम करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि in ADAS, वस्तुओं और परिदृश्यों को पहचानने और समय पर कार्रवाई करने के लिए सभी सड़क चिह्न छवियों को प्रभावी ढंग से एनोटेट किया जाना चाहिए।

• ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम / इन-केबिन मॉनिटरिंग

  केबिन में निगरानी वाहन में सवार लोगों और अन्य लोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करने में भी मदद करती है। केबिन के अंदर रखा गया एक कैमरा चालक की महत्वपूर्ण जानकारी जैसे उनींदापन, आंखों में टकटकी, व्याकुलता, भावना और बहुत कुछ एकत्र करता है। इन-केबिन छवियों को मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए सटीक रूप से एनोटेट और उपयोग किया जाता है।

Shaip एक प्रमुख डेटा एनोटेशन कंपनी है, जो स्वायत्त वाहन प्रणालियों को शक्ति प्रदान करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के साथ व्यवसाय प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है। हमारी छवि लेबलिंग और एनोटेशन सटीकता स्वास्थ्य सेवा, खुदरा और मोटर वाहन जैसे विभिन्न उद्योग क्षेत्रों में अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण में मदद की है।

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