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云测数据智能驾驶AI数据解决方案曝光,为自动驾驶铺路丨艾肯家电网

时间:  2020-12-16 01:05  来源:  汽车总站网   作者:   编辑部

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前言:没有对车辆周围环境的定量感知,就犹如人没有了眼睛,自动驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比,自动驾驶的落地场景相对复杂,尤其面对复杂多变的路况环境,背后尤其需要有海量的优质数据采集标注做支撑。

AI数据服务在自动驾驶领域的应用分析

作为AI在汽车领域的重要应用领域,自动驾驶经过最近十多年的发展,从技术、产业到政策监管都有了长足的进步。

尤其随着环境感知、智能决策、控制与执行系统等核心技术的快速发展与成熟,自动驾驶汽车已经从实验室走向道路实地测试及商业化落地应用的阶段。

目前,自动驾驶技术分为五个等级

L0:驾驶员完全掌控车辆。

L1:自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务。

L2:自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境。在这个阶段,自动系统的错误感知和判断有驾驶员随时纠正。

L3:驾驶人需随时准备控制车辆,自动驾驶辅助控制期间,如在跟车时虽然可以暂时免于操作,但当汽车侦测到需要驾驶人的情形时,会立即回归让驾驶人接管其后续控制。

L4:高级自动驾驶,车辆行驶时全部操作都通过自动驾驶系统实现,在执行场景下(ODD)车辆没有不合逻辑的表现(不会出错),完全不需要车主的操作介入。

L5:自动系统在任何条件下都能完成所有驾驶任务。

云测数据智能驾驶AI数据解决方案曝光,为自动驾驶铺路丨艾肯家电网以国内为例,现已在广州、长沙、上海、武汉、沧州、北京等多地展开自动驾驶出租车载人测试,开始尝试将自动驾驶出租车作为出行服务提供给普通民众,验证运营模式以及商业模式。

不过,从自动驾驶商业化发展的趋势来看,这仅仅是比较初级的商业化尝试,目前自动驾驶出租车在车辆数量、封闭测试里程数量以及载客对象方面都有着十分严苛的要求,而造成这种现象的主要原因是相关技术的不成熟。

L3级别以上的自动驾驶系统主要由感知、定位、预测、决策和控制五部分构成,每一部分都不可或缺。在感知层,其对于计算机视觉技术的需求度十分之高,系统需要对传感器采集的图像数据(包含2D与3D图像)进行处理,些信息包括但不限于自车的状态、交通流信息、道路状况、交通标志、司机状态等,这些信息构建了车辆的行驶环境,对准确性有着极高的要求,是机器预测和决策的依据。

换言之,“感知”起着类似人类驾驶员“眼睛”、“耳朵”的作用,是实现自动驾驶的前提条件。

没有对车辆周围环境的定量感知,就犹如人没有了眼睛,自动驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比,自动驾驶的落地场景相对复杂,尤其面对复杂多变的路况环境,背后尤其需要有海量的优质数据采集标注做支撑。

云测数据在智能驾驶领域AI数据服务领域长期保持着领先优势。在标注工具方面,云测数据自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台,可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。

值得一提的是云测数据的三维标注工具,尤其是3D点云的标注工具,通过渲染引擎等方面的优化,可保证整个过程的流畅和快捷。对雷达成像的图像中的机动车、障碍物、行人等多目标进行3D标注,也是业内率先实现2D、3D融合标注的平台之一。在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付,当属业内领先。

云测数据智能驾驶AI数据服务能力

3D点云标注:

将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注。

云测数据智能驾驶AI数据解决方案曝光,为自动驾驶铺路丨艾肯家电网2D/3D融合标注:

对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注,支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。

云测数据智能驾驶AI数据解决方案曝光,为自动驾驶铺路丨艾肯家电网语义分割:

标记图像中存在的内容及位置,根据属性进行像素级分割,支持单属性、多级属性, 对可行驶区域进行标注、实体分割及道路语义分割等。

云测数据智能驾驶AI数据解决方案曝光,为自动驾驶铺路丨艾肯家电网REID目标跟踪:

支持人物ID追踪、视频轨迹追踪,截取视频关键帧,对连续画面中出现的同一目标标注相同的id,从而记录目标轨迹的变化。

拉框标注:

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