Projek Anotasi LiDAR untuk Kenderaan Autonomi SmartCity
Gambaran Keseluruhan projek
SmartCity, kawasan metropolitan yang berkembang pesat, memulakan projek bercita-cita tinggi untuk memperkenalkan kenderaan autonomi (AV) untuk pengangkutan awam. Untuk memastikan operasi yang selamat dan cekap bagi AV ini, mereka memerlukan sejumlah besar LiDAR beranotasi tepat dan data kamera yang mewakili persekitaran yang pelbagai di bandar ini. SmartCity bekerjasama dengan Shaip, sebuah syarikat penjelasan data terkemuka, untuk mengendalikan tugas penting ini.
Shaip ditugaskan untuk menganotasi 15,000 bingkai data penderia yang dikumpul dari jalan SmartCity. Setiap bingkai mengandungi data daripada 3 Velodyne VLP-32C LiDAR dan 4 kamera resolusi tinggi, merakam pelbagai senario bandar
Cabaran
Isipadu dan Kerumitan
Jumlah data dan keperluan untuk anotasi 2D dan 3D memberikan cabaran yang ketara.
Persekitaran yang Pelbagai
Landskap SmartCity yang pelbagai, daripada pusat bandar yang padat hingga ke kawasan pinggir bandar, memerlukan strategi anotasi yang boleh disesuaikan.
ketekalan
Mengekalkan ID objek yang konsisten merentas penderia yang berbeza dan berbilang bingkai adalah penting untuk melatih model AI yang boleh dipercayai.
Kebimbangan Privasi
Memastikan semua maklumat peribadi yang boleh dikenal pasti telah ditutup dengan betul sambil mengekalkan data yang berguna.
Garis Masa Padat
SmartCity memerlukan projek disiapkan dalam masa 4 bulan untuk memenuhi jadual penggunaan AV mereka.
Pendekatan Shaip
Kakitangan
Menghimpun satu pasukan yang terdiri daripada 50 annotator berpengalaman, 10 pengawal kualiti dan 3 pengurus projek.
Alat Tersuai
Membangunkan perisian proprietari yang menyepadukan aliran kerja anotasi 2D dan 3D, meningkatkan kecekapan dan ketekalan.
Latihan
Menjalankan sesi latihan intensif mengenai keperluan anotasi khusus SmartCity dan garis panduan privasi.
Automation
Menggunakan pra-anotasi berbantukan AI untuk mempercepatkan proses, terutamanya untuk objek biasa seperti kereta dan pejalan kaki.
Hasil
- Menyiapkan projek dalam 3.5 bulan, dua minggu lebih awal daripada jadual.
- Mencapai 99.7% ketepatan anotasi, melebihi jangkaan SmartCity.
- Berjaya membuat anotasi lebih 450,000 objek unik merentas semua bingkai.
- Mengekalkan ID yang konsisten untuk 98% objek merentas berbilang bingkai.
- Melindungi semua plat dan muka dengan betul, memastikan pematuhan privasi.
Kesimpulan
Kejayaan Shaip melaksanakan projek anotasi LiDAR berskala besar ini memainkan peranan penting dalam inisiatif kenderaan autonomi SmartCity. Projek ini menunjukkan kepentingan menggabungkan anotasi manusia yang mahir dengan alatan termaju AI dibantu untuk mengendalikan tugasan anotasi data berbilang penderia yang kompleks dengan cekap dan tepat.
Data beranotasi berkualiti tinggi membenarkan SmartCity melatih sistem AV mereka dengan lebih berkesan, mengurangkan masa yang diperlukan untuk ujian dunia sebenar sebanyak 30%. Anotasi yang konsisten dan tepat meningkatkan keupayaan pengesanan dan ramalan objek AV dalam persekitaran bandar yang kompleks.
