{"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\/fr\/comment-image-et-video-annotation\/","title":{"rendered":"L'annotation des images et des vid\u00e9os au service des v\u00e9hicules autonomes"},"content":{"rendered":"
L'annotation des images et des vid\u00e9os au service des v\u00e9hicules autonomes<\/span><\/h5>\n

Les consultants en gestion de McKinsey & Company s'attendent \u00e0 une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des taxis robotis\u00e9s d'ici 2030. Cela n\u00e9cessitera une augmentation consid\u00e9rable de la production de v\u00e9hicules. Cependant, de nombreux d\u00e9fis techniques subsistent.<\/p>\n

Vox News rapporte qu'il reste un certain nombre de probl\u00e8mes \u00e0 r\u00e9soudre pour que les v\u00e9hicules autonomes deviennent une r\u00e9alit\u00e9. Il s'agit notamment des difficult\u00e9s de navigation m\u00e9t\u00e9orologique et des pr\u00e9occupations concernant le piratage et la cybers\u00e9curit\u00e9. Ces probl\u00e8mes sont importants, mais l'industrie continue d'innover et de s'am\u00e9liorer.<\/p>\n

L'annotation des donn\u00e9es est un domaine o\u00f9 cela se produit. Les services d'annotation professionnels peuvent aider \u00e0 surmonter de nombreux obstacles au d\u00e9veloppement en fournissant une annotation vid\u00e9o et image pr\u00e9cise et \u00e9volutive. Labelify collabore avec une soci\u00e9t\u00e9 d'intelligence artificielle qui d\u00e9veloppe des v\u00e9hicules autonomes pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes d'\u00e9tiquetage intelligent des donn\u00e9es.<\/p>\n

D\u00e9termination des objectifs<\/h3>\n

Trois objectifs ont \u00e9t\u00e9 fix\u00e9s par le client pour son mod\u00e8le d'apprentissage automatique. Ils ont n\u00e9cessit\u00e9 la cr\u00e9ation d'un ensemble de donn\u00e9es personnalis\u00e9. Ils ont pu travailler avec Labelify en tant que prestataire de services et optimiser le processus d'annotation en \u00e9non\u00e7ant leurs objectifs. Tels \u00e9taient les objectifs :<\/p>\n

Surveillance du comportement dans la voiture\u00a0: la s\u00e9curit\u00e9 et l'exp\u00e9rience utilisateur peuvent \u00eatre consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9es en installant une surveillance de cabine IA. Le client voulait entra\u00eener le mod\u00e8le \u00e0 reconna\u00eetre les expressions faciales et \u00e0 suivre les mouvements des passagers. La surveillance du comportement en voiture activ\u00e9e par l'IA pourrait aider \u00e0 pr\u00e9venir les accidents en alertant les conducteurs s'ils s'endorment ou ne font pas attention.<\/p>\n

Reconnaissance des v\u00e9hicules de jour comme de nuit\u00a0: l'objectif principal des v\u00e9hicules autonomes est d'identifier d'autres v\u00e9hicules et de naviguer autour d'eux. Pour assurer la s\u00e9curit\u00e9, il est crucial que le processus de reconnaissance fonctionne 100% du temps. Les conditions de faible luminosit\u00e9 rendent cela encore plus difficile. Les mod\u00e8les de vision par ordinateur qui ne sont pas habitu\u00e9s \u00e0 la conduite de nuit peuvent \u00eatre s\u00e9rieusement affect\u00e9s.<\/p>\n

Vision par ordinateur pour les v\u00e9hicules autonomes : Une compr\u00e9hension holistique de l'environnement est essentielle pour les v\u00e9hicules autonomes. Cela inclut la capacit\u00e9 de faire la distinction entre la route, le trottoir et le ciel. Cela est particuli\u00e8rement difficile dans les environnements urbains tr\u00e8s fr\u00e9quent\u00e9s, o\u00f9 les syst\u00e8mes d'IA re\u00e7oivent beaucoup de donn\u00e9es sensorielles.<\/p>\n

Le processus de r\u00e9solution de probl\u00e8mes de Labelify est facilit\u00e9 par l'utilisation de Labelify<\/h3>\n

Labelify a \u00e9t\u00e9 choisi par le client pour fournir des donn\u00e9es de formation annot\u00e9es pour ce projet complexe. Labelify est un service d'annotation professionnel qui peut s'appuyer sur l'exp\u00e9rience de nombreux autres projets d'annotation afin de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de d\u00e9veloppement sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Labelify a fourni 500 heures de s\u00e9quences annot\u00e9es de divers conducteurs pour soutenir la formation \u00e0 la surveillance en voiture. Les annotateurs exp\u00e9riment\u00e9s de Labelify ont utilis\u00e9 des annotations squelettiques sur le haut du corps des conducteurs et des passagers pour suivre le mouvement \u00e0 travers chaque image. L'annotation des points cl\u00e9s a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour identifier les traits du visage dans les vid\u00e9os. Ces donn\u00e9es ont ensuite \u00e9t\u00e9 transmises \u00e0 l'IA pour une surveillance embarqu\u00e9e, lui permettant d'apprendre comment les humains se comportent sur la route.<\/p>\n

L'\u00e9quipe d'annotateurs de Labelify a analys\u00e9 de nombreuses heures de vid\u00e9os de trafic pour identifier les v\u00e9hicules. Chaque v\u00e9hicule a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9 par sa plaque d'immatriculation et suivi \u00e0 travers chaque cadre. D'autres informations figuraient \u00e9galement sur chaque \u00e9tiquette, notamment le constructeur, le mod\u00e8le et la couleur. Pour cr\u00e9er un ensemble de donn\u00e9es qui repr\u00e9sente avec pr\u00e9cision les conditions d'\u00e9clairage du monde r\u00e9el, cela a \u00e9t\u00e9 fait pour les images de jour et de nuit.<\/p>\n

Labelify a utilis\u00e9 des outils d'annotation sur mesure afin de cr\u00e9er un ensemble de donn\u00e9es avec 20 000 segments de rues am\u00e9ricaines et europ\u00e9ennes pour aider \u00e0 soutenir son projet de vision par ordinateur de v\u00e9hicule autonome. Les annotateurs utilisent des techniques de segmentation s\u00e9mantique pour diviser les images pixel par pixel en objets sp\u00e9cifiques : voiture, panneau, arbre, route, panneau et arbre. Il s'agit d'une partie importante du d\u00e9veloppement de l'IA des v\u00e9hicules autonomes.<\/p>\n

\"L'annotation<\/p>\n

Transformer la gestion du b\u00e9tail gr\u00e2ce \u00e0 une annotation de donn\u00e9es de qualit\u00e9<\/h2>\n

L'\u00e9levage intelligent est un prometteur<\/a> fa\u00e7on de r\u00e9pondre aux besoins du XXIe si\u00e8cle. Les syst\u00e8mes de surveillance de l'IA bas\u00e9s sur la vision par ordinateur peuvent aider les agriculteurs et am\u00e9liorer le bien-\u00eatre des animaux tout en favorisant l'efficacit\u00e9. Les mod\u00e8les d'apprentissage automatique modifient le fonctionnement de la gestion du b\u00e9tail. Ils peuvent g\u00e9rer les troupeaux et alerter les producteurs lorsque des probl\u00e8mes de bien-\u00eatre peuvent \u00eatre pr\u00e9sents.<\/p>\n

L'annotation vid\u00e9o et l'annotation d'images ont \u00e9t\u00e9 un facteur cl\u00e9 dans le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes d'IA pour la gestion du b\u00e9tail. Les d\u00e9veloppeurs doivent disposer des donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour permettre \u00e0 la technologie d'atteindre les objectifs vis\u00e9s.<\/p>\n

Labelify et d'autres fournisseurs d'annotations r\u00e9pondent \u00e0 ce besoin en proposant des ensembles de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 qui r\u00e9pondent aux normes de l'industrie. Ce blog mettra en lumi\u00e8re les nombreuses applications passionnantes de la technologie de l'IA dans la gestion du b\u00e9tail et expliquera comment certaines techniques d'annotation peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour rendre ces applications possibles.<\/p>\n

Potentiel de l'IA dans la gestion du b\u00e9tail<\/h3>\n