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[智能应用]智能驾驶不断进阶的背后,离不开这家企业的数据助力 [复制链接]

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离线huozm32831

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2022-04-03
— 本帖被 兵马大元帅 执行锁定操作(2024-05-26) —
随着人工智能和汽车产业的飞速发展,智能驾驶已成为业内外关注的焦点。智能时代的到来,让汽车不再是简单的代步工具,汽车智能化升级能够为我们带来更加优质、安全、便捷的出行体验。

智能驾驶作为一个跨技术、跨产业领域的新兴领域,融合了人工智能、视觉计算、雷达及车路协同等技术,使汽车具备环境感知、路径规划和自主控制的能力,从而可让计算机自动操作的机动车辆。有别于传统的人工驾驶车辆,智能驾驶车辆最大特点是以AI技术为主导,其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。



目前,人工智能在驾驶领域正逐渐落地,并发展出智能驾仓、疲劳监测、无人配送、辅助驾驶、语音交互、手势交互、车路协同等细分落地应用场景。在这一过程中,智能驾驶汽车所要采集标注和处理分析的AI数据无疑是多样的、海量的、丰富的。对于智能驾驶技术而言,数据的作用十分重要:尽管不像硬件一样看得见摸得着,但这些被赋予智能属性的驾驶体验都离不开数据的驱动。

在智能驾驶技术中,安全行驶是首要前提。这其中,感知是最重要的内容之一,没有对车辆周围三维环境的定量感知,就犹如人没有了眼睛,智能驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比,智能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、多维度的数据采集标注做支撑。

好的AI训练数据平台,在处理多维度数据的层面可以做到视觉,语音,文本,点云等的全品类支撑。以云测数据标注平台为例,可通过“2D3D融合功能”对智能驾驶所需数据类型进行对应的融合标注,将点云中的标注物体通过融合参数映射到2D图中。如下所示:



在标注工具方面,云测数据支持诸如图片通用拉框、车道线标注、多边形标注、驾驶员面部标注、情感判断、意图识别、目标跟踪、3D点云标注、2D/3D融合标注、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等工具的使用,同时拥有快速切帧、复制功能、2D图辅助框、有效标注区域、预置框、自动贴合等一系列提高标注效率和准确度的辅助功能,并保证数据标注的流畅性和时效性,以及行业内领先的数据标注精准度。

不仅如此,作为行业内专注场景化、高质量AI训练数据服务的头部服务商,云测数据标注平台支持全品类数据类型的标注,并有完善的多重审核流程,确保标注质量和效率的领先性。可在为智驾相关企业处理大规模感知数据的能力同时,节省大量研发时间和成本,实现了AI数据训练过程综合效率200%的提升,标注精度更是高达99.99%,堪称智能驾驶模型训练的最佳搭档。



云测数据标注演示

作为人工智能领域内最值得期待的场景,智能驾驶产业落地的大门已然开启。场景化、定制化的高质量AI数据已成为智能驾驶领域最需要的基础动力之一。云测数据这些高质量训练数据服务能力,将持续应用于智能驾驶感知系统的优化进步,助力算法工程师和企业们在3D感知、场景理解等方面取得进展,为智能驾驶企业提供更多商业价值。
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