在过去十年或更短的时间里，你遇到的每一家汽车制造商都对自动驾驶汽车充斥市场的前景感到兴奋。 虽然一些主要的汽车制造商已经推出了可以在高速公路上自行行驶的“非完全自动驾驶”汽车（当然，驾驶员要时刻注意），但自动驾驶技术并没有像专家认为的那样发生。
2019 年，全球约有 31千万 运行中的自动驾驶汽车（某种程度的自动驾驶）。 到 54 年，这一数字预计将增长到 2024 万。趋势表明，尽管 60 年下降 3%，但市场仍可能增长 2020%。
尽管自动驾驶汽车的推出时间可能比预期晚很多，但其中一个主要原因是在数量、多样性和验证方面缺乏高质量的训练数据。 但为什么训练数据对于自动驾驶汽车的开发很重要？
自动驾驶汽车训练数据的重要性
自动驾驶汽车 比任何其他人工智能应用程序更受数据驱动和数据依赖。 自动驾驶汽车系统的质量很大程度上取决于所使用的训练数据的类型、数量和多样性。
为了确保自动驾驶汽车能够在有限或没有人际互动的情况下驾驶，它们必须理解、识别街道上的实时刺激并与之互动。 为了实现这一点，几个 神经网络 必须交互和处理从传感器收集的数据以提供安全导航。
如何获取自动驾驶汽车的训练数据？
一个可靠的 AV 系统会针对车辆可能遇到的每个可能场景进行实时训练。 它必须准备好识别环境变量中的对象和因素，以产生准确的车辆行为。 但是收集如此大量的数据集来准确地处理每一个边缘情况是一个挑战。
为了正确训练 AV 系统，视频和图像注释技术用于识别和描述图像中的对象。 使用相机生成的照片收集训练数据，通过准确分类和标记图像来识别图像。
带注释的图像有助于机器学习系统和计算机学习如何执行所需的任务。 提供信号、路标、行人、天气状况、车辆之间的距离、深度和其他相关信息等上下文信息。
多家顶尖公司提供不同图像的训练数据集， 影片注解 开发人员可用于开发 AI 模型的格式。
训练数据从何而来？
自动驾驶汽车使用各种传感器和设备来收集、识别和解释周围环境的信息。 开发由人工智能驱动的高性能 AV 系统需要各种数据和注释。
使用的一些工具是：
相机：
车辆上的摄像头记录 3D 和 2D 图像和视频
雷达：
雷达为车辆提供有关目标跟踪、检测和运动预测的关键数据。 它还有助于构建动态环境的数据丰富的表示。
LiDaR（光检测和测距）：
要在 2D 空间中准确解释 3D 图像，使用 LiDAR 至关重要。 激光雷达有助于使用激光测量深度和距离以及接近感应。
收集自动驾驶车辆训练数据时的注意事项
训练自动驾驶汽车不是一次性的任务。 它需要不断改进。 与需要人工协助的无人驾驶汽车相比，全自动驾驶汽车可以成为更安全的替代品。 但为此，必须对系统进行大量多样化和 高质量的训练数据。
数量和多样性
当你训练你的 机器学习 在大量不同数据集上建模。 需要一种能够准确识别数据集何时足够以及何时需要实际经验的数据策略。
驾驶的某些方面仅来自现实世界的经验。 例如，自动驾驶汽车应该预测现实世界中的异常场景，例如在没有信号的情况下转弯或遇到行人乱穿马路。
虽然高品质 数据注释 在很大程度上有帮助，还建议在培训和体验过程中获取数量和多样性方面的数据。
注释精度高
您的机器学习和深度学习模型必须使用干净准确的数据进行训练。 自主性 驾驶汽车 正变得越来越可靠并记录了高水平的准确度，但它们仍需要从 95% 的准确度提高到 99%。 为此，他们必须更好地感知道路并了解人类行为的不寻常规则。
使用质量数据注释技术可以帮助提高机器学习模型的准确性。
- 首先确定信息流中的差距和差异，并不断更新数据标签要求。
- 制定策略来解决现实世界的边缘案例场景。
- 定期改进模型和质量基准，以反映最新的培训目标。
- 始终与可靠且经验丰富的数据培训合作伙伴合作，他们使用最新的标签和 注释技术 和最佳实践。
可能的用例
目标检测和跟踪
几种注释技术用于注释图像中的行人、汽车、道路信号等对象。 它可以帮助自动驾驶汽车更准确地检测和跟踪事物。
车牌检测
分析信号量
同样，使用边界框技术，信号和招牌很容易识别和注释。
行人追踪系统
行人跟踪是通过在每个视频帧中跟踪和注释行人的运动来完成的，以便自动驾驶汽车能够准确地定位行人的运动。
车道区分
车道差异化在自动驾驶汽车系统开发中起着至关重要的作用。 在自动驾驶汽车中，使用折线注释在车道、街道和人行道上绘制线条，以实现准确的车道区分。
ADAS 系统
高级驾驶辅助系统可帮助自动驾驶车辆检测道路标志、行人、其他车辆、停车辅助和碰撞警告。 用于启用 计算机视觉 in 高级驾驶辅助系统，所有路标图像都必须进行有效注释，以识别物体和场景并及时采取行动。
驾驶员监控系统/车内监控
车内监控还有助于确保车辆乘员和其他人的安全。 放置在机舱内的摄像头收集重要的驾驶员信息，例如困倦、眼睛注视、分心、情绪等。 这些舱内图像经过准确注释并用于训练机器学习模型。
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