隨著人工智能和汽車產業的飛速發展,智能駕駛已成為業內外關注的焦點。智能時代的到來,讓汽車不再是簡單的代步工具,汽車智能化升級能夠為我們帶來更加優質、安全、便捷的出行體驗。
智能駕駛作為一個跨技術、跨產業領域的新興領域,融合了人工智能、視覺計算、雷達及車路協同等技術,使汽車具備環境感知、路徑規劃和自主控制的能力,從而可讓計算機自動操作的機動車輛。有別于傳統的人工駕駛車輛,智能駕駛車輛最大特點是以AI技術為主導,其駕駛過程是機器不斷收集駕駛信息并進行信息分析和自我學習從而達到自動駕駛的系統工程。
目前,人工智能在駕駛領域正逐漸落地,并發展出智能駕倉、疲勞監測、無人配送、輔助駕駛、語音交互、手勢交互、車路協同等細分落地應用場景。在這一過程中,智能駕駛汽車所要采集標注和處理分析的AI數據無疑是多樣的、海量的、豐富的。對于智能駕駛技術而言,數據的作用十分重要:盡管不像硬件一樣看得見摸得著,但這些被賦予智能屬性的駕駛體驗都離不開數據的驅動。
在智能駕駛技術中,安全行駛是首要前提。這其中,感知是最重要的內容之一,沒有對車輛周圍三維環境的定量感知,就猶如人沒有了眼睛,智能駕駛的決策系統就無法正常工作。與其他應用場景相比,智能駕駛的落地場景相對復雜,尤其面對復雜多變的路況環境,背后尤其需要有海量的、多維度的數據采集標注做支撐。
好的AI訓練數據平臺,在處理多維度數據的層面可以做到視覺,語音,文本,點云等的全品類支撐。以云測數據標注平臺為例,可通過“2D3D融合功能”對智能駕駛所需數據類型進行對應的融合標注,將點云中的標注物體通過融合參數映射到2D圖中。如下所示:
在標注工具方面,云測數據支持諸如圖片通用拉框、車道線標注、多邊形標注、駕駛員面部標注、情感判斷、意圖識別、目標跟蹤、3D點云標注、2D/3D融合標注、全景語義分割等標注類型,支持自動駕駛、智能駕艙、自動泊車等工具的使用,同時擁有快速切幀、復制功能、2D圖輔助框、有效標注區域、預置框、自動貼合等一系列提高標注效率和準確度的輔助功能,并保證數據標注的流暢性和時效性,以及行業內領先的數據標注精準度。
不僅如此,作為行業內專注場景化、高質量AI訓練數據服務的頭部服務商,云測數據標注平臺支持全品類數據類型的標注,并有完善的多重審核流程,確保標注質量和效率的領先性。可在為智駕相關企業處理大規模感知數據的能力同時,節省大量研發時間和成本,實現了AI數據訓練過程綜合效率200%的提升,標注精度更是高達99.99%,堪稱智能駕駛模型訓練的最佳搭檔。
云測數據標注演示
作為人工智能領域內最值得期待的場景,智能駕駛產業落地的大門已然開啟。場景化、定制化的高質量AI數據已成為智能駕駛領域最需要的基礎動力之一。云測數據這些高質量訓練數據服務能力,將持續應用于智能駕駛感知系統的優化進步,助力算法工程師和企業們在3D感知、場景理解等方面取得進展,為智能駕駛企業提供更多商業價值。
