{"id":2865,"date":"2022-01-12T18:31:48","date_gmt":"2022-01-12T13:01:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2865"},"modified":"2023-11-02T20:01:50","modified_gmt":"2023-11-02T14:31:50","slug":"how-image-and-video-annotation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wie-bild-und-video-annotation\/","title":{"rendered":"Wie Bild- und Videoanmerkungen autonome Fahrzeuge unterst\u00fctzen"},"content":{"rendered":"
Wie Bild- und Videoanmerkungen autonome Fahrzeuge unterst\u00fctzen<\/span><\/h5>\n

Die Unternehmensberater von McKinsey & Company gehen davon aus, dass Robotertaxis bis 2030 weit verbreitet sein werden. Dies erfordert eine enorme Steigerung der Fahrzeugproduktion. Allerdings gibt es noch viele technische Herausforderungen.<\/p>\n

Vox News berichtet, dass es noch eine Reihe von Problemen gibt, die angegangen werden m\u00fcssen, damit autonome Fahrzeuge Realit\u00e4t werden. Dazu geh\u00f6ren Schwierigkeiten bei der Wetternavigation und Bedenken hinsichtlich Hacking und Cybersicherheit. Diese Probleme sind wichtig, aber die Branche ist immer noch innovativ und verbessert sich.<\/p>\n

Datenanmerkungen sind ein Bereich, in dem dies geschieht. Professionelle Anmerkungsdienste k\u00f6nnen dabei helfen, viele Entwicklungsh\u00fcrden zu \u00fcberwinden, indem sie genaue, skalierbare Video- und Bildanmerkungen bereitstellen. Labelify arbeitet mit einem KI-Unternehmen zusammen, das autonome Fahrzeuge entwickelt, um Herausforderungen mithilfe intelligenter Datenkennzeichnung zu l\u00f6sen.<\/p>\n

Festlegung der Ziele<\/h3>\n

F\u00fcr sein maschinelles Lernmodell wurden vom Kunden drei Ziele festgelegt. Sie erforderten die Erstellung benutzerdefinierter Datens\u00e4tze. Sie konnten mit Labelify als Dienstleister zusammenarbeiten und den Annotationsprozess durch die Angabe ihrer Ziele optimieren. Das waren die Ziele:<\/p>\n

\u00dcberwachung des Verhaltens im Auto: Sowohl die Sicherheit als auch das Benutzererlebnis k\u00f6nnen durch die Installation einer KI-Kabinen\u00fcberwachung erheblich verbessert werden. Der Kunde wollte dem Modell beibringen, Gesichtsausdr\u00fccke zu erkennen und die Bewegungen der Passagiere zu verfolgen. Eine KI-gest\u00fctzte Verhaltens\u00fcberwachung im Auto k\u00f6nnte dazu beitragen, Unf\u00e4lle zu verhindern, indem sie den Fahrer warnt, wenn er einschl\u00e4ft oder unaufmerksam ist.<\/p>\n

Fahrzeugerkennung bei Nacht und Tag: Das Hauptziel autonomer Fahrzeuge besteht darin, andere Fahrzeuge zu identifizieren und um sie herum zu navigieren. Um die Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten, ist es entscheidend, dass der Erkennungsprozess 100% der Zeit funktioniert. Schlechte Lichtverh\u00e4ltnisse machen dies noch schwieriger. Computer-Vision-Modelle, die nicht an Nachtfahrten gew\u00f6hnt sind, k\u00f6nnen ernsthaft beeintr\u00e4chtigt werden.<\/p>\n

Computer Vision f\u00fcr autonome Fahrzeuge: Ein ganzheitliches Verst\u00e4ndnis der Umwelt ist f\u00fcr autonome Fahrzeuge unerl\u00e4sslich. Dazu geh\u00f6rt die Unterscheidung zwischen Stra\u00dfe, Gehweg und Himmel. Besonders schwierig ist dies in belebten st\u00e4dtischen Umgebungen, wo KI-Systeme viele sensorische Daten erhalten.<\/p>\n

Der Probleml\u00f6sungsprozess von Labelify wird durch die Verwendung von Labelify erleichtert<\/h3>\n

Labelify wurde vom Kunden ausgew\u00e4hlt, um kommentierte Trainingsdaten f\u00fcr dieses komplizierte Projekt bereitzustellen. Labelify ist ein professioneller Annotationsdienst, der auf die Erfahrungen vieler anderer Annotationsprojekte zur\u00fcckgreifen kann, um spezifische Entwicklungsprobleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n

Labelify stellte 500 Stunden kommentiertes Filmmaterial von verschiedenen Fahrern zur Verf\u00fcgung, um Schulungen zur \u00dcberwachung im Auto zu unterst\u00fctzen. Die erfahrenen Annotatoren von Labelify verwendeten Skelettanmerkungen auf den Oberk\u00f6rpern der Fahrer und Passagiere, um die Bewegung in jedem Bild zu verfolgen. Wichtige Punktanmerkungen wurden auch verwendet, um Gesichtsmerkmale in den Videos zu identifizieren. Diese Daten wurden dann zur \u00dcberwachung im Auto an die KI weitergeleitet, sodass sie lernen konnte, wie sich Menschen auf der Stra\u00dfe verhalten.<\/p>\n

Das eigene Annotatorenteam von Labelify analysierte viele Stunden Verkehrsvideos, um Fahrzeuge zu identifizieren. Jedes Fahrzeug wurde anhand seines Nummernschilds identifiziert und in jedem Rahmen verfolgt. Auf jedem Etikett waren auch weitere Informationen enthalten, darunter der Autohersteller, das Modell und die Farbe. Um einen Datensatz zu erstellen, der die realen Lichtverh\u00e4ltnisse genau wiedergibt, wurde dies sowohl f\u00fcr Tages- als auch f\u00fcr Nachtaufnahmen durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

Labelify nutzte ma\u00dfgeschneiderte Annotationstools, um einen Datensatz mit 20.000 Segmenten amerikanischer und europ\u00e4ischer Stra\u00dfen zu erstellen, um sein Computer-Vision-Projekt f\u00fcr autonome Fahrzeuge zu unterst\u00fctzen. Annotatoren verwenden semantische Segmentierungstechniken, um Bilder Pixel f\u00fcr Pixel in bestimmte Objekte zu unterteilen: Auto, Schild, Baum, Stra\u00dfe, Schild und Baum. Dies ist ein wichtiger Teil der Entwicklung autonomer Fahrzeug-KI.<\/p>\n

\"Wie<\/p>\n

Transformation der Viehwirtschaft durch Annotation hochwertiger Daten<\/h2>\n

Intelligente Viehhaltung ist ein vielversprechend<\/a> M\u00f6glichkeit, den Bed\u00fcrfnissen des 21. Jahrhunderts gerecht zu werden. Auf Computer Vision basierende KI-\u00dcberwachungssysteme k\u00f6nnen Landwirte unterst\u00fctzen, das Tierwohl verbessern und gleichzeitig die Effizienz steigern. Modelle des maschinellen Lernens ver\u00e4ndern die Art und Weise, wie die Tierhaltung funktioniert. Sie k\u00f6nnen Herden verwalten und Erzeuger warnen, wenn m\u00f6glicherweise Probleme mit dem Tierschutz vorliegen.<\/p>\n

Videoanmerkungen und Bildanmerkungen waren ein Schl\u00fcsselfaktor bei der Entwicklung von KI-Systemen f\u00fcr die Tierhaltung. Entwickler m\u00fcssen \u00fcber die notwendigen Daten verf\u00fcgen, damit die Technologie ihre beabsichtigten Ziele erreichen kann.<\/p>\n

Labelify und andere Annotationsanbieter reagieren auf diesen Bedarf, indem sie hochwertige Datens\u00e4tze anbieten, die den Industriestandards entsprechen. In diesem Blog werden die vielen spannenden Anwendungen der KI-Technologie in der Tierhaltung hervorgehoben und erkl\u00e4rt, wie bestimmte Annotationstechniken verwendet werden k\u00f6nnen, um diese Anwendungen zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Potenzial von KI in der Tierhaltung<\/h3>\n