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想实现高度自动驾驶的智能汽车?千万别忽视AI数据的重要作用

目前,北京、广州、上海、武汉、重庆、无锡,越来越多的城市发放了无人驾驶商用牌照,开展特定区域自动驾驶测试和应用,尤其是自动驾驶出租车更是受到了广大市民的热情参与。具有L2—L3级自动驾驶功能的车型纷纷上市,得到汽车消费新势力的追捧,在公交班车、干线物流、工矿运输、无人配送等特定场景,L4高级别自动驾驶也已进入试运行。

想实现高度自动驾驶的智能汽车?千万别忽视AI数据的重要作用

我们看到智能汽车如今正在加速发展并取得了巨大进步,但智能驾驶技术至今仍是一门“玄学”,人们惊叹于它的高科技技术,也忧心于安全问题。从驾驶到安全驾驶,其核心在于如何在提高车辆智能化感知程度、控制程度和适用道路场景的同时通过技术来保障人、车的安全。

这不得不提到汽车是如何具备“智力”,进行智能驾驶的。简单来说,智能驾驶即通过感知、规划、决策等过程,完成汽车的控制,这一过程,可以归纳为“人工智能”。然而,这更像是一个结果,想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景,背后就需要有海量准确、高质的真实AI数据做支撑。

想实现高度自动驾驶的智能汽车?千万别忽视AI数据的重要作用

作为智能驾驶汽车的“见闻色”,AI数据的“数量”与“质量”非常重要。可以说,AI数据就是人工智能学习的教材,它存在的意义便是让机器理解、认识世界。以AI数据服务头部企业云测数据的智能驾驶数据服务解决方案为例,来了解在实现智能驾驶的这一过程中,需要哪些方面的AI数据。

通过剖析云测数据智能驾驶AI数据服务方案,我们发现云测数据为智能驾驶安全快速落地提供着多维度、多模态的数据服务。所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。

在智能驾驶中涉及到摄像头的AI数据,多为图片类数据:

如在车内场景中涉及到疲劳监测、动作识别、场景光线等一切会在车内发生的场景,以及在车外环境中更复杂的障碍物、道路、天气、地点、车道线、路标,以及一些长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等所有可能会涉及的场景数据,可实现连续帧标注、2D图像框选、图像分割、等众多功能。

但由于对安全的严苛要求,当前的智能驾驶所需数据需求,正向着多模态的方向发展。在汽车的感知部分不仅只有摄像头,还有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种方式共同组成,而这些感知方式都需要对应的数据标注。

以激光雷达为例,高性能激光雷达可以实现200米范围内,精度高达厘米级的3D场景扫描重现。它生成的3D点云数据通过云测数据的高精准度标注后,可以助力自动驾驶模型的训练。云测数据基于行业先进的标注工具和丰富的标注经验,对机动车、障碍物等目标物进行3D框选、对雷达图进行语义分割,同时还可以对2D 3D多传感器融合的数据进行同时标注,实现视觉和雷达的数据感知,帮助汽车更好的感知道路场景,为智能驾驶技术的发展保驾护航。

值得一提的是,云测数据正在用实际行动践行着“高质量AI数据”的标准。在今年首场国家级重大国际经贸活动服贸会上,云测数据作为据标注行业的龙头企业受邀参加成果展示,代表行业首次发布了其一项重要成果,云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%,成为目前数据标注领域可达到的最高服务标准,创造了行业的新标杆。

不仅如此,云测数据自主研发的三维标注工具,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。

想实现高度自动驾驶的智能汽车?千万别忽视AI数据的重要作用

智能驾驶是汽车产业与大数据,物联网,云计算,信息技术,交通出行,城市管理多领域深度融合的产物,不管是前两天的2020世界智能网联汽车大会、进博会还是正在开展期间的高交会,智能驾驶都是受关注的产业领域之一,它对降低交通拥堵,事故率,帮助城市构建安全、高效的未来出行结构,对汽车产业的变革以及城市交通的规划有着深远的影响。AI作为智能驾驶感知世界的“眼睛”,将持续助力智能驾驶商业创新和产业化进程,让科技创新成果更好造福百姓生活。

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