{"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\/et\/kuidas-pilt-ja-video-annotatsioon\/","title":{"rendered":"Kuidas piltide ja videote annotatsioon toetab autonoomseid s\u00f5idukeid"},"content":{"rendered":"
Kuidas piltide ja videote annotatsioon toetab autonoomseid s\u00f5idukeid<\/span><\/h5>\n

McKinsey & Company juhtimiskonsultandid eeldavad, et robottaksod hakkavad laialdaselt kasutusele v\u00f5tma 2030. aastaks. See n\u00f5uab s\u00f5idukite tootmise tohutut suurendamist. Siiski on veel palju tehnilisi v\u00e4ljakutseid.<\/p>\n

Vox News teatab, et autonoomsete s\u00f5idukite tegelikkuseks muutumiseks tuleb veel lahendada mitmeid probleeme. Nende hulka kuuluvad raskused ilmaga navigeerimisega ning mured h\u00e4kkimise ja k\u00fcberturvalisuse p\u00e4rast. Need probleemid on olulised, kuid t\u00f6\u00f6stus alles uuendab ja t\u00e4iustub.<\/p>\n

Andmete m\u00e4rkimine on \u00fcks valdkond, kus see toimub. Professionaalsed annotatsiooniteenused v\u00f5ivad aidata \u00fcletada paljusid arendust\u00f5kkeid, pakkudes t\u00e4pset, skaleeritavat video- ja pildim\u00e4rkimist. Labelify teeb koost\u00f6\u00f6d AI-ettev\u00f5ttega, mis arendab autonoomseid s\u00f5idukeid, et lahendada probleeme nutika andmem\u00e4rgistuse abil.<\/p>\n

Eesm\u00e4rkide kindlaksm\u00e4\u00e4ramine<\/h3>\n

Klient seadis oma masin\u00f5ppemudelile kolm eesm\u00e4rki. Need n\u00f5udsid kohandatud andmestiku loomist. Nad said t\u00f6\u00f6tada teenusepakkujana Labelifyga ja optimeerida m\u00e4rkuste tegemise protsessi, esitades oma eesm\u00e4rgid. Need olid eesm\u00e4rgid:<\/p>\n

Autos k\u00e4itumise j\u00e4lgimine: tehisintellekti salongi j\u00e4lgimise installimisega saab nii ohutust kui ka kasutuskogemust oluliselt parandada. Klient soovis modelli \u00f5petada \u00e4ra tundma n\u00e4oilmeid ja j\u00e4lgima reisijate liikumist. AI-toega autosisene k\u00e4itumise j\u00e4lgimine v\u00f5ib aidata \u00f5nnetusi \u00e4ra hoida, hoiatades juhte, kui nad magama j\u00e4\u00e4vad v\u00f5i ei p\u00f6\u00f6ra t\u00e4helepanu.<\/p>\n

S\u00f5idukituvastus \u00f6\u00f6sel ja p\u00e4eval: autonoomsete s\u00f5idukite peamine eesm\u00e4rk on tuvastada teisi s\u00f5idukeid ja liikuda nende \u00fcmber. Ohutuse tagamiseks on \u00fclioluline, et tuvastusprotsess t\u00f6\u00f6taks 100% ajast. V\u00e4hesed valgustingimused muudavad selle veelgi keerulisemaks. Arvutin\u00e4gemismudelid, mis ei ole harjunud \u00f6ise s\u00f5iduga, v\u00f5ivad t\u00f5siselt kannatada.<\/p>\n

Arvutin\u00e4gemus autonoomsete s\u00f5idukite jaoks: autonoomsete s\u00f5idukite jaoks on oluline keskkonna terviklik m\u00f5istmine. See h\u00f5lmab v\u00f5imalust eristada teed, k\u00f5nniteed ja taevast. See on eriti keeruline kiires linnakeskkonnas, kus tehisintellektis\u00fcsteemid saavad palju sensoorseid andmeid.<\/p>\n

Labelify probleemide lahendamise protsessi muudab Labelify kasutamine lihtsamaks<\/h3>\n

Labelify valis klient selle keerulise projekti jaoks kommenteeritud koolitusandmete esitamiseks. Labelify on professionaalne annotatsiooniteenus, mis saab konkreetsete arendusprobleemide lahendamiseks toetuda paljude teiste annotatsiooniprojektide kogemustele.<\/p>\n

Labelify andis autosiseste seirekoolituste toetamiseks 500 tundi kommenteeritud kaadreid erinevatelt juhtidelt. Labelify kogenud annotaatorid kasutasid juhtide ja kaasreisijate \u00fclakehade luustikum\u00e4rke, et j\u00e4lgida liikumist l\u00e4bi iga kaadri. V\u00f5tmepunkti annotatsiooni kasutati ka videote n\u00e4ojoonte tuvastamiseks. Seej\u00e4rel edastati need andmed tehisintellektile autosiseseks j\u00e4lgimiseks, v\u00f5imaldades tal \u00f5ppida, kuidas inimesed teel k\u00e4ituvad.<\/p>\n

Labelify enda annotaatorite meeskond anal\u00fc\u00fcsis s\u00f5idukite tuvastamiseks mitu tundi liiklusvideoid. Iga s\u00f5iduk tuvastati numbrim\u00e4rgi j\u00e4rgi ja j\u00e4lgiti l\u00e4bi iga raami. Igal etiketil oli ka muu teave, sealhulgas autotootja, mudel ja v\u00e4rv. Andmestiku loomiseks, mis kajastab t\u00e4pselt reaalseid valgustingimusi, tehti seda nii p\u00e4evase kui ka \u00f6ise filmimise jaoks.<\/p>\n

Labelify kasutas kohandatud annotatsioonit\u00f6\u00f6riistu, et luua andmekogum 20 000 Ameerika ja Euroopa t\u00e4navate segmendiga, et toetada oma autonoomse s\u00f5iduki arvutin\u00e4gemise projekti. Annotaatorid kasutavad semantilise segmenteerimise tehnikaid, et jagada kujutised pikslite kaupa kindlateks objektideks: auto, m\u00e4rk, puu, tee, m\u00e4rk ja puu. See on autonoomse s\u00f5iduki tehisintellekti arendamise oluline osa.<\/p>\n

\"Kuidas<\/p>\n

Loomakasvatuse juhtimise \u00fcmberkujundamine kvaliteetsete andmete annotatsiooni abil<\/h2>\n

Nutikas loomakasvatus on a paljut\u00f5otav<\/a> 21. sajandi vajaduste rahuldamiseks. Arvutin\u00e4gemisp\u00f5hised tehisintellekti seires\u00fcsteemid v\u00f5ivad toetada p\u00f5llumajandustootjaid ja parandada loomade heaolu, edendades samal ajal t\u00f5husust. Masin\u00f5ppe mudelid muudavad loomakasvatuse toimimist. Nad saavad hallata karju ja hoiatada tootjaid heaoluprobleemide korral.<\/p>\n

Video- ja pildim\u00e4rkused on olnud kariloomade haldamise tehisintellektis\u00fcsteemide v\u00e4ljat\u00f6\u00f6tamisel v\u00f5tmeteguriks. Arendajatel peavad olema vajalikud andmed, et v\u00f5imaldada tehnoloogial oma kavandatud eesm\u00e4rke saavutada.<\/p>\n

Labelify ja teised m\u00e4rkuste pakkujad vastavad sellele vajadusele, pakkudes kvaliteetseid andmekogumeid, mis vastavad t\u00f6\u00f6stusharu standarditele. See ajaveeb toob esile AI tehnoloogia paljud p\u00f5nevad rakendused kariloomade haldamisel ja selgitab, kuidas saab kasutada teatud m\u00e4rkimistehnikaid nende rakenduste v\u00f5imaldamiseks.<\/p>\n

AI potentsiaal loomakasvatuses<\/h3>\n