{"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\/pl\/jak-obraz-i-wideo-adnotacja\/","title":{"rendered":"Jak adnotacja obrazu i wideo wspiera pojazdy autonomiczne"},"content":{"rendered":"
Jak adnotacja obrazu i wideo wspiera pojazdy autonomiczne<\/span><\/h5>\n

Konsultanci ds. zarz\u0105dzania McKinsey & Company spodziewaj\u0105 si\u0119, \u017ce do 2030 r. roboty taks\u00f3wkowe zostan\u0105 powszechnie przyj\u0119te. B\u0119dzie to wymaga\u0142o ogromnego wzrostu produkcji pojazd\u00f3w. Jednak wci\u0105\u017c istnieje wiele wyzwa\u0144 technicznych.<\/p>\n

Vox News donosi, \u017ce istnieje wiele problem\u00f3w, kt\u00f3rymi wci\u0105\u017c nale\u017cy si\u0119 zaj\u0105\u0107, aby pojazdy autonomiczne sta\u0142y si\u0119 rzeczywisto\u015bci\u0105. Nale\u017c\u0105 do nich trudno\u015bci z nawigacj\u0105 pogodow\u0105 oraz obawy dotycz\u0105ce hakowania i bezpiecze\u0144stwa cybernetycznego. Te problemy s\u0105 wa\u017cne, ale bran\u017ca wci\u0105\u017c wprowadza innowacje i poprawia si\u0119.<\/p>\n

Adnotacja danych jest jednym z obszar\u00f3w, w kt\u00f3rych ma to miejsce. Profesjonalne us\u0142ugi adnotacji mog\u0105 pom\u00f3c pokona\u0107 wiele przeszk\u00f3d programistycznych, zapewniaj\u0105c dok\u0142adne, skalowalne adnotacje wideo i obrazu. Labelify wsp\u00f3\u0142pracuje z firm\u0105 zajmuj\u0105c\u0105 si\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, kt\u00f3ra opracowuje autonomiczne pojazdy w celu rozwi\u0105zywania problem\u00f3w za pomoc\u0105 inteligentnego etykietowania danych.<\/p>\n

Okre\u015blenie cel\u00f3w<\/h3>\n

Klient wyznaczy\u0142 trzy cele dla swojego modelu uczenia maszynowego. Wymaga\u0142y utworzenia niestandardowego zestawu danych. Mogli wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107 z Labelify jako dostawc\u0105 us\u0142ug i zoptymalizowa\u0107 proces adnotacji, okre\u015blaj\u0105c swoje cele. By\u0142y to cele:<\/p>\n

Monitorowanie zachowania w samochodzie: Bezpiecze\u0144stwo i wra\u017cenia u\u017cytkownika mo\u017cna znacznie poprawi\u0107, instaluj\u0105c monitorowanie kabiny AI. Klient chcia\u0142 wyszkoli\u0107 model w rozpoznawaniu mimiki twarzy i \u015bledzeniu ruch\u00f3w pasa\u017cer\u00f3w. Monitorowanie zachowania w samochodzie z obs\u0142ug\u0105 sztucznej inteligencji mo\u017ce pom\u00f3c w zapobieganiu wypadkom, ostrzegaj\u0105c kierowc\u00f3w, je\u015bli zasn\u0105 lub nie zwracaj\u0105 uwagi.<\/p>\n

Rozpoznawanie pojazd\u00f3w w dzie\u0144 iw nocy: G\u0142\u00f3wnym celem pojazd\u00f3w autonomicznych jest identyfikacja innych pojazd\u00f3w i nawigacja wok\u00f3\u0142 nich. Aby zapewni\u0107 bezpiecze\u0144stwo, wa\u017cne jest, aby proces rozpoznawania dzia\u0142a\u0142 przez 100% czasu. Warunki s\u0142abego o\u015bwietlenia jeszcze bardziej to utrudniaj\u0105. Modele komputerowe, kt\u00f3re nie s\u0105 przyzwyczajone do jazdy w nocy, mog\u0105 ulec powa\u017cnemu uszkodzeniu.<\/p>\n

Wizja komputerowa dla pojazd\u00f3w autonomicznych: holistyczne zrozumienie \u015brodowiska ma zasadnicze znaczenie dla pojazd\u00f3w autonomicznych. Obejmuje to mo\u017cliwo\u015b\u0107 rozr\u00f3\u017cnienia drogi, chodnika i nieba. Jest to szczeg\u00f3lnie trudne w ruchliwych \u015brodowiskach miejskich, gdzie systemy sztucznej inteligencji otrzymuj\u0105 wiele danych sensorycznych.<\/p>\n

Proces rozwi\u0105zywania problem\u00f3w Labelify jest \u0142atwiejszy dzi\u0119ki zastosowaniu Labelify<\/h3>\n

Klient wybra\u0142 Labelify do dostarczania danych szkoleniowych z adnotacjami dla tego skomplikowanego projektu. Labelify to profesjonalna us\u0142uga adnotacji, kt\u00f3ra mo\u017ce czerpa\u0107 z do\u015bwiadcze\u0144 wielu innych projekt\u00f3w adnotacji w celu rozwi\u0105zania konkretnych problem\u00f3w programistycznych.<\/p>\n

Firma Labelify dostarczy\u0142a 500 godzin materia\u0142u filmowego z adnotacjami od r\u00f3\u017cnych kierowc\u00f3w, aby wesprze\u0107 szkolenie w zakresie monitorowania w samochodzie. Do\u015bwiadczeni adnotatorzy Labelify u\u017cywali adnotacji szkieletowych na g\u00f3rnych cz\u0119\u015bciach cia\u0142a kierowc\u00f3w i pasa\u017cer\u00f3w, aby \u015bledzi\u0107 ruch w ka\u017cdej klatce. Do identyfikacji rys\u00f3w twarzy w filmach wykorzystano r\u00f3wnie\u017c adnotacje dotycz\u0105ce kluczowych punkt\u00f3w. Dane te zosta\u0142y nast\u0119pnie przes\u0142ane do sztucznej inteligencji w celu monitorowania w samochodzie, co pozwoli\u0142o jej dowiedzie\u0107 si\u0119, jak ludzie zachowuj\u0105 si\u0119 na drodze.<\/p>\n

W\u0142asny zesp\u00f3\u0142 adnotator\u00f3w Labelify przeanalizowa\u0142 wiele godzin film\u00f3w o ruchu drogowym, aby zidentyfikowa\u0107 pojazdy. Ka\u017cdy pojazd by\u0142 identyfikowany przez tablic\u0119 rejestracyjn\u0105 i \u015bledzony przez ka\u017cd\u0105 ram\u0119. Na ka\u017cdej etykiecie znajdowa\u0142y si\u0119 r\u00f3wnie\u017c inne informacje, w tym producent samochodu, model i kolor. Aby stworzy\u0107 zestaw danych, kt\u00f3ry dok\u0142adnie odzwierciedla rzeczywiste warunki o\u015bwietleniowe, zrobiono to zar\u00f3wno dla nagra\u0144 dziennych, jak i nocnych.<\/p>\n

Firma Labelify wykorzysta\u0142a dostosowane do potrzeb narz\u0119dzia do adnotacji, aby stworzy\u0107 zestaw danych zawieraj\u0105cy 20 000 segment\u00f3w ameryka\u0144skich i europejskich ulic, aby wesprze\u0107 projekt komputerowej wizji pojazd\u00f3w autonomicznych. Adnotatorzy wykorzystuj\u0105 techniki segmentacji semantycznej do dzielenia obraz\u00f3w piksel po pikselu na okre\u015blone obiekty: samoch\u00f3d, znak, drzewo, drog\u0119, znak i drzewo. Jest to wa\u017cna cz\u0119\u015b\u0107 rozwoju sztucznej inteligencji pojazd\u00f3w autonomicznych.<\/p>\n

\"Jak<\/p>\n

Transformacja zarz\u0105dzania inwentarzem \u017cywym dzi\u0119ki adnotacji danych dotycz\u0105cych jako\u015bci<\/h2>\n

Inteligentna hodowla zwierz\u0105t to m.in obiecuj\u0105cy<\/a> sposobem na zaspokojenie potrzeb XXI wieku. Systemy monitorowania AI oparte na wizji komputerowej mog\u0105 wspiera\u0107 rolnik\u00f3w i poprawia\u0107 dobrostan zwierz\u0105t, jednocze\u015bnie promuj\u0105c wydajno\u015b\u0107. Modele uczenia maszynowego zmieniaj\u0105 spos\u00f3b zarz\u0105dzania \u017cywym inwentarzem. Mog\u0105 zarz\u0105dza\u0107 stadami i ostrzega\u0107 producent\u00f3w, gdy mog\u0105 wyst\u0105pi\u0107 problemy z dobrostanem.<\/p>\n

Adnotacje wideo i adnotacje obraz\u00f3w by\u0142y kluczowym czynnikiem w rozwoju system\u00f3w sztucznej inteligencji do zarz\u0105dzania \u017cywym inwentarzem. Deweloperzy musz\u0105 dysponowa\u0107 niezb\u0119dnymi danymi, aby technologia mog\u0142a osi\u0105gn\u0105\u0107 zamierzone cele.<\/p>\n

Labelify i inni dostawcy adnotacji odpowiadaj\u0105 na to zapotrzebowanie, oferuj\u0105c wysokiej jako\u015bci zestawy danych, kt\u00f3re spe\u0142niaj\u0105 standardy bran\u017cowe. Ten blog przedstawia wiele ekscytuj\u0105cych zastosowa\u0144 technologii sztucznej inteligencji w zarz\u0105dzaniu inwentarzem \u017cywym i wyja\u015bnia, w jaki spos\u00f3b mo\u017cna wykorzysta\u0107 pewne techniki adnotacji, aby umo\u017cliwi\u0107 takie zastosowania.<\/p>\n

Potencja\u0142 AI w zarz\u0105dzaniu hodowl\u0105<\/h3>\n