Проект анотації LiDAR для автономних транспортних засобів SmartCity
Огляд проекту
SmartCity, столичний район, який швидко розвивається, ініціював амбітний проект із впровадження автономних транспортних засобів (AV) для громадського транспорту. Щоб забезпечити безпечну та ефективну роботу цих AV, їм знадобилася величезна кількість точно анотованих даних LiDAR і камер, що представляють різноманітне середовище міста. Для виконання цього важливого завдання SmartCity співпрацює з Shaip, провідною компанією з анотування даних.
Шайпу було доручено анотувати 15,000 3 кадрів даних датчиків, зібраних на вулицях SmartCity. Кожен кадр містив дані з 32 Velodyne VLP-4C LiDAR і XNUMX камер високої роздільної здатності, які фіксували широкий спектр міських сценаріїв.
Виклики
Обсяг і складність
Величезний обсяг даних і вимога до 2D- і 3D-анотацій становили серйозну проблему.
Різноманітне середовище
Різноманітний ландшафт SmartCity, від густонаселених міських центрів до приміських районів, вимагав адаптованих стратегій анотацій.
консистенція
Підтримка узгоджених ідентифікаторів об’єктів для різних датчиків і кількох кадрів була надзвичайно важливою для підготовки надійних моделей ШІ.
Захист конфіденційності
Забезпечення належного маскування всієї особистої інформації зі збереженням корисних даних.
Стислі терміни
SmartCity потрібно було завершити проект протягом 4 місяців, щоб виконати графік розгортання AV.
Підхід Шайпа
Кадрове обслуговування
Зібрав команду з 50 досвідчених анотаторів, 10 контролерів якості та 3 менеджерів проектів.
Спеціальні інструменти
Розроблено власне програмне забезпечення, яке інтегрувало робочі процеси 2D і 3D анотацій, підвищуючи ефективність і послідовність.
Навчання
Проводив інтенсивні тренінги щодо конкретних вимог SmartCity до анотацій і принципів конфіденційності.
Автоматизація
Використовував попередню анотацію за допомогою штучного інтелекту, щоб пришвидшити процес, особливо для звичайних об’єктів, таких як автомобілі та пішоходи.
Результат
- Завершили проект за 3.5 місяці, на два тижні раніше терміну.
- Досягнуто 99.7% точності анотацій, перевищивши очікування SmartCity.
- Успішно анотовано понад 450,000 XNUMX унікальних об’єктів у всіх кадрах.
- Підтримується послідовність ідентифікаторів для 98% об’єктів у кількох кадрах.
- Належним чином замасковані всі номерні знаки та обличчя, забезпечуючи дотримання конфіденційності.
Висновок
Успішне виконання Shaip цього великомасштабного проекту анотації LiDAR зіграло ключову роль в ініціативі SmartCity щодо автономних автомобілів. Проект продемонстрував важливість поєднання кваліфікованих людей-анотаторів із вдосконаленими інструментами з підтримкою штучного інтелекту для ефективного й точного вирішення складних завдань із анотування даних із кількома датчиками.
Високоякісні анотовані дані дозволили SmartCity ефективніше навчати свої антивірусні системи, скоротивши час, необхідний для тестування в реальних умовах, на 30%. Узгоджені та точні анотації особливо покращили можливості антивірусних систем відстеження та прогнозування об'єктів у складних міських середовищах.
