Повысьте эффективность с помощью компьютерного зрения для автономных транспортных средств

Концепция автономных транспортных средств становится реальностью благодаря развитию технологий компьютерного зрения. Компьютерное зрение помогает в формировании восприятия, локализации и построении карт, планировании траектории и эффективном использовании контроллеров для управления транспортным средством. Компьютерное зрение для автономных транспортных средств лежит в основе технологии автономного вождения. Используя алгоритмы обнаружения объектов, а также новейшие датчики и камеры, автономные транспортные средства могут распознавать окружающую среду, делая весь процесс вождения более безопасным и доступным. Однако, когда компании начали тестировать автономные транспортные средства, перед компьютерным зрением возникло множество проблем.

Понимание компьютерного зрения для автономных транспортных средств

Компьютерное зрение — это искусственный интеллект, позволяющий машинам интерпретировать и понимать изображения и видео из реального мира. В беспилотных автомобилях это работает. процесс систем компьютерного зрения и анализируют визуальные записи с камер, лидаров и датчиков, чтобы помочь в принятии решений во время вождения. Эти системы обнаруживают и классифицируют объекты, разметку полос, светофоры и другие соответствующие элементы, чтобы помочь транспортному средству эффективно и адекватно перемещаться по дороге. Компьютерное зрение для технологий автономного вождения постоянно развивается, и достижения в этой области необходимы для разработки более безопасных, надежных и самодостаточных систем вождения.

Сбор данных обучения

Автомобили без человека-оператора требуют тщательного распознавания образов и больших вычислительных мощностей для самостоятельного вождения. Одной из основных проблем для беспилотных транспортных средств с искусственным интеллектом является прохождение обучения. Наборы данных. Решение искусственного интеллекта настолько же хорошо, насколько хороши данные, на которых оно обучается. Учитывая это, качественные наборы данных и точная до пикселя маркировка имеют дополнительную ценность для модели.

Одним из лучших вариантов сбора данных в компьютерном зрении для автономных транспортных средств является вождение и съемка кадров, что можно сделать либо с помощью полуавтономного вождения, либо с использованием искусственной модели, такой как движок компьютерной игры. Для обеспечения достаточного обнаружения модель должна пройти несколько итераций изображений, сгенерированных камерой. Помните, что процесс обучения должен включать фотографии объектов, которые вы хотите, чтобы ваша модель компьютерного зрения распознавала: предметы, которые могут появляться на дороге, уличные знаки, дорожные полосы, люди, здания, другие автомобили и т. д.

Каждый элемент маркируется отдельным типом аннотации: полилиния для обнаружения полосы движения, аннотация трехмерной точки для LiDAR и т. д. Подобное разнообразие указывает на сложность и большие объемы данных, необходимые для обучения модели.

Как компьютерное зрение обеспечивает беспилотные транспортные средства?

Обнаружение и классификация объектов

Компьютерное зрение для автономных транспортных средств помогает идентифицировать неподвижные и движущиеся объекты на дороге, такие как автомобили, светофоры, пешеходы и т. д. Для предотвращения столкновений транспортным средствам необходимо постоянно идентифицировать различные объекты во время движения. Компьютерное зрение использует датчики и камеры для сбора полной картины и создания 3D-карт. Это упрощает идентификацию объектов, предотвращение столкновений и обеспечивает безопасность пассажиров.

Сбор информации для алгоритмов обучения

Технология компьютерного зрения использует камеры и датчики для сбора больших наборов данных, включая тип местоположения, движение и дорожные условия, количество людей и многое другое. Компьютерное зрение для автономных транспортных средств помогает быстро принимать решения и помогает автономным транспортным средствам использовать ситуационную осведомленность. Эти данные можно в дальнейшем использовать при обучении модели глубокого обучения для повышения производительности.

Режим низкой освещенности с компьютерным зрением

Сложность вождения в режиме низкой освещенности сильно отличается от вождения в режиме дневного освещения, поскольку изображения, снятые в режиме низкой освещенности, часто бывают размытыми и нечеткими, что делает вождение небезопасным. Благодаря компьютерному зрению транспортные средства могут обнаруживать условия низкой освещенности и использовать датчики LIDAR, датчики HDR и тепловизионные камеры для создания высококачественных изображений и видео. Это повышает безопасность вождения в ночное время.

Отслеживание транспортных средств и обнаружение полосы движения

Срезание полос может стать сложной задачей в случае автономных транспортных средств. Однако с помощью глубокого обучения Computer Vision может использовать методы сегментации для определения полос на дороге и продолжения движения по указанной полосе. Кроме того, для отслеживания и понимания поведенческих моделей транспортного средства Computer Vision использует алгоритмы ограничивающих рамок для оценки его положения.

Анализ поведения водителей

С помощью камер, обращенных внутрь, компьютерное зрение может отслеживать жесты водителя, движение глаз, сонливость, показания спидометра, использование телефона и т. д., что напрямую влияет на дорожно-транспортные происшествия и безопасность пассажиров. Мониторинг всех параметров и своевременное оповещение водителей позволяет избежать фатальных дорожных происшествий и повысить безопасность. Специально для компаний, занимающихся логистикой и автопарками, система технического зрения может идентифицировать и предоставлять данные в режиме реального времени, чтобы улучшить работу водителей и максимизировать их бизнес.

Применение компьютерного зрения для автономных транспортных средств приобретает огромную популярность. С появлением алгоритмов глубокого обучения, таких как планирование маршрута, обнаружение объектов и принятие решений, основанных на мощных графических процессорах, а также таких технологий, как оборудование SAR/тепловизионных камер, датчики LIDR и HDR и радары, реализовать концепцию становится проще. автономного вождения.

Автомобильное компьютерное зрение

Автономное вождение

Различные аспекты автономного вождения требуют машинного обучения и компьютерное зрение технологии. Важнейшая часть включает обработку огромного количества данных с камер и других датчиков (например, лидара) и изучение дорожных ситуаций и поведения водителя.

Глубокая оценка позы головы

Приложение глубокого обучения для автоматизации автомобиля включает оценку положения головы на основе 2D или 3D данных о глубине с помощью сверточной нейронной сети (CNN). Повседневные случаи использования включают обнаружение невнимательности водителя, одной из основных причин дорожно-транспортных происшествий. Таким образом, системы мониторинга водителей в реальном времени помогают повысить безопасность водителя с помощью компьютерного зрения.

Обнаружение дорожных знаков в режиме реального времени

При распознавании дорожных знаков используются алгоритмы компьютерного зрения для обнаружения дорожных знаков и их формы (треугольник, квадрат и прямоугольник). Распознавание дорожных знаков является важной областью компьютерного зрения, особенно актуальной для автономных транспортных средств и усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS).

Прогнозирование риска автомобильных столкновений в режиме реального времени

Множество автомобильных приложений, включая усовершенствованные системы помощи водителю для предотвращения столкновений и предупреждения, в частности, требуют оценки будущего риска сцены вождения. В частности, визуальные системы ИИ обрабатывают видеопоток обычных камер, установленных на приборной панели, чтобы прогнозировать риск столкновения в промежуточном временном горизонте и поддерживать абсолютную оценку скорости.

Будущее компьютерного зрения для автономных транспортных средств

Некоторые эксперты прогнозируют, что общая компьютерная концепция рынка беспилотных транспортных средств, охватывающая не только беспилотные транспортные средства, но также здравоохранение, розничную торговлю и другие отрасли, вырастет до 22.76 миллиарда долларов к 2032 году с 11.9 миллиарда долларов в 2022 году.

Между тем, рынок передовых систем помощи водителю, который включает в себя компьютерное зрение, автомобильную визуализацию и обработку изображений, как ожидается, будет испытывать совокупный годовой темп роста примерно на 11.6% с 20.74 млрд долларов США в 2020 году до 48.37 млрд долларов США в 2028 году. важнейший фактор роста.

Прогнозы рынка показывают, что компьютерное зрение для беспилотных транспортных средств вскоре приведет к революционной эре в вождении и в том, как мы планируем наши города. Вскоре словосочетание «отправиться в путь» приобретет совершенно новый смысл, поскольку автомобили превратятся в умных помощников, которые сделают наши поездки более комфортными и безопасными.

Что Macgence может предложить в области компьютерного зрения для автомобильной промышленности?

Компьютерное зрение для технологий беспилотных транспортных средств во многом зависит от машинного обучения. Однако, чтобы обеспечить успех и безопасность такой сложной модели, как автономное транспортное средство, они должны освоить надежный рабочий процесс аннотирования данных с мерами управления качеством и плавными циклами итераций. Macgence призван помочь компаниям предоставлять данные сверхвысокого качества и вводить их в модели искусственного интеллекта, чтобы запустить их в производство в несколько раз быстрее. Мы увеличиваем шансы того, что модель даст значимые и надежные результаты при работе с разнообразными входными данными.

Поскольку мы находимся на пороге революции компьютерного зрения, Macgence готов стать вашим партнером в этой новой эре компьютерного зрения для инноваций в области автономных транспортных средств. Более того, мы включаем различные ситуации и пограничные случаи для усиления модели компьютерного зрения. Итак, в конечном счете, узнайте, как наша сверхмощная смесь решений Human + AI может помочь вам реализовать ваше видение беспилотных автомобилей будущего.

Заключение

В наши дни, когда радиоуправляемый электромобиль не является единственным автоматическим транспортным средством, технология искусственного интеллекта в беспилотных автомобилях представляет собой бесконечный океан, полный открытий и быстро развивающихся технологических изменений и поворотов. Однако компьютерное зрение для автономных транспортных средств было возможно только при наличии самых современных наборов данных и надежного компьютерного зрения. Это сводится к необходимости постоянного расширения рабочей силы и соответствующих задач для достижения успеха вашей модели. Основными проблемами, которые мы отслеживали при обучении модели компьютерного зрения для беспилотных автомобилей, были процесс сбора данных, маркировка набора данных, обнаружение объектов, семантическая сегментация, сегментация семантических экземпляров, отслеживание объектов для системы управления и анализ 3D-сцены, многокамерная работа. зрение и оценка глубины.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Предыдущий блог

Следующий блог