स्मार्टसिटी स्वायत्त वाहनों के लिए LiDAR एनोटेशन परियोजना
परियोजना अवलोकन
स्मार्टसिटी, एक तेजी से बढ़ते महानगरीय क्षेत्र ने सार्वजनिक परिवहन के लिए स्वायत्त वाहनों (एवी) को पेश करने के लिए एक महत्वाकांक्षी परियोजना शुरू की। इन एवी के सुरक्षित और कुशल संचालन को सुनिश्चित करने के लिए, उन्हें शहर के विविध वातावरण का प्रतिनिधित्व करने वाले सटीक रूप से एनोटेट किए गए LiDAR और कैमरा डेटा की एक बड़ी मात्रा की आवश्यकता थी। स्मार्टसिटी ने इस महत्वपूर्ण कार्य को संभालने के लिए एक प्रमुख डेटा एनोटेशन कंपनी शैप के साथ भागीदारी की।
शैप को स्मार्टसिटी की सड़कों से एकत्र किए गए सेंसर डेटा के 15,000 फ़्रेमों को एनोटेट करने का काम सौंपा गया था। प्रत्येक फ़्रेम में 3 वेलोडाइन वीएलपी-32सी लिडार और 4 उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों से डेटा शामिल था, जो शहरी परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कैप्चर करता था
चुनौतियां
मात्रा और जटिलता
डेटा की विशाल मात्रा तथा 2D और 3D दोनों एनोटेशन की आवश्यकता ने एक बड़ी चुनौती पेश की।
विविध वातावरण
स्मार्टसिटी के विविध परिदृश्य, घने शहरी केंद्रों से लेकर उपनगरीय क्षेत्रों तक, के लिए अनुकूलनीय एनोटेशन रणनीतियों की आवश्यकता थी।
कंसिस्टेंसी (Consistency)
विश्वसनीय AI मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए विभिन्न सेंसरों और कई फ़्रेमों में एकसमान ऑब्जेक्ट आईडी बनाए रखना महत्वपूर्ण था।
सुरक्षा की सोच
यह सुनिश्चित करना कि सभी व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी उचित रूप से छिपाई गई है, तथा उपयोगी डेटा भी सुरक्षित रखा गया है।
तंग समयरेखा
स्मार्टसिटी को अपने ए.वी. तैनाती कार्यक्रम को पूरा करने के लिए 4 महीने के भीतर परियोजना पूरी करने की आवश्यकता थी।
शैप का दृष्टिकोण
स्टाफिंग
50 अनुभवी एनोटेटर्स, 10 गुणवत्ता नियंत्रकों और 3 परियोजना प्रबंधकों की एक टीम तैयार की गई।
कस्टम उपकरण
स्वामित्व सॉफ्टवेयर विकसित किया गया जो 2D और 3D एनोटेशन वर्कफ़्लो को एकीकृत करता है, जिससे दक्षता और स्थिरता बढ़ जाती है।
प्रशिक्षण
स्मार्टसिटी की विशिष्ट एनोटेशन आवश्यकताओं और गोपनीयता दिशानिर्देशों पर गहन प्रशिक्षण सत्र आयोजित किए गए।
स्वचालन
प्रक्रिया को गति देने के लिए एआई-सहायता प्राप्त पूर्व-एनोटेशन का उपयोग किया गया, विशेष रूप से कारों और पैदल यात्रियों जैसी सामान्य वस्तुओं के लिए।
परिणाम
- परियोजना को निर्धारित समय से दो सप्ताह पहले, 3.5 महीने में पूरा कर लिया गया।
- 99.7% एनोटेशन सटीकता प्राप्त की, जो स्मार्टसिटी की अपेक्षाओं से अधिक थी।
- सभी फ़्रेमों में 450,000 से अधिक अद्वितीय ऑब्जेक्ट्स को सफलतापूर्वक एनोटेट किया गया।
- एकाधिक फ़्रेमों में 98% ऑब्जेक्ट्स के लिए सुसंगत आईडी बनाए रखी गई।
- गोपनीयता अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए सभी लाइसेंस प्लेटों और चेहरों को उचित रूप से मास्क किया गया।
निष्कर्ष
इस बड़े पैमाने पर LiDAR एनोटेशन परियोजना के शैप के सफल निष्पादन ने स्मार्टसिटी की स्वायत्त वाहन पहल में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। इस परियोजना ने जटिल, बहु-सेंसर डेटा एनोटेशन कार्यों को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से संभालने के लिए कुशल मानव एनोटेटर्स को उन्नत AI-सहायता प्राप्त उपकरणों के साथ संयोजित करने के महत्व को प्रदर्शित किया।
उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेट डेटा ने स्मार्टसिटी को अपने एवी सिस्टम को अधिक प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने की अनुमति दी, जिससे वास्तविक दुनिया के परीक्षण के लिए आवश्यक समय 30% कम हो गया। सुसंगत और सटीक एनोटेशन ने विशेष रूप से जटिल शहरी वातावरण में एवी की ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और भविष्यवाणी क्षमताओं में सुधार किया।
