{"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\/pt\/como-imagem-e-video-anotacao\/","title":{"rendered":"Como a Anota\u00e7\u00e3o de Imagem e V\u00eddeo Apoia Ve\u00edculos Aut\u00f3nomos"},"content":{"rendered":"
Como a Anota\u00e7\u00e3o de Imagem e V\u00eddeo Apoia Ve\u00edculos Aut\u00f3nomos<\/span><\/h5>\n

Os consultores de gerenciamento da McKinsey & Company esperam uma ado\u00e7\u00e3o generalizada de t\u00e1xis rob\u00f3ticos at\u00e9 2030. Isso exigir\u00e1 um grande aumento na produ\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos. No entanto, ainda existem muitos desafios t\u00e9cnicos.<\/p>\n

O Vox News relata que h\u00e1 uma s\u00e9rie de quest\u00f5es que ainda precisam ser abordadas para que os ve\u00edculos aut\u00f4nomos se tornem realidade. Isso inclui dificuldades com a navega\u00e7\u00e3o meteorol\u00f3gica e preocupa\u00e7\u00f5es com hackers e seguran\u00e7a cibern\u00e9tica. Esses problemas s\u00e3o importantes, mas a ind\u00fastria ainda est\u00e1 inovando e melhorando.<\/p>\n

A anota\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma \u00e1rea em que isso est\u00e1 ocorrendo. Os servi\u00e7os de anota\u00e7\u00e3o profissional podem ajudar a superar muitos obst\u00e1culos de desenvolvimento, fornecendo anota\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo e imagem precisas e escalon\u00e1veis. A Labelify est\u00e1 colaborando com uma empresa de IA que desenvolve ve\u00edculos aut\u00f4nomos para resolver desafios usando rotulagem inteligente de dados.<\/p>\n

Determinando os Objetivos<\/h3>\n

Tr\u00eas objetivos foram definidos pelo cliente para seu modelo de aprendizado de m\u00e1quina. Eles exigiam a cria\u00e7\u00e3o de um conjunto de dados personalizado. Eles puderam trabalhar com o Labelify como provedor de servi\u00e7os e otimizar o processo de anota\u00e7\u00e3o, declarando seus objetivos. Estes eram os objetivos:<\/p>\n

Monitoramento do comportamento no carro: a seguran\u00e7a e a experi\u00eancia do usu\u00e1rio podem ser significativamente melhoradas com a instala\u00e7\u00e3o do monitoramento de cabine AI. O cliente queria treinar o modelo para reconhecer express\u00f5es faciais e rastrear os movimentos dos passageiros. O monitoramento de comportamento no carro habilitado por IA pode ajudar a prevenir acidentes, alertando os motoristas se eles adormecerem ou n\u00e3o estiverem prestando aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Reconhecimento de ve\u00edculos durante a noite e o dia: o principal objetivo dos ve\u00edculos aut\u00f4nomos \u00e9 identificar outros ve\u00edculos e navegar ao redor deles. Para garantir a seguran\u00e7a, \u00e9 fundamental que o processo de reconhecimento funcione 100% do tempo. Condi\u00e7\u00f5es de pouca luz tornam isso ainda mais dif\u00edcil. Modelos de vis\u00e3o computacional que n\u00e3o est\u00e3o acostumados a dirigir \u00e0 noite podem ser seriamente afetados.<\/p>\n

Vis\u00e3o Computacional para Ve\u00edculos Aut\u00f4nomos: Uma compreens\u00e3o hol\u00edstica do ambiente \u00e9 essencial para ve\u00edculos aut\u00f4nomos. Isso inclui ser capaz de distinguir entre a estrada, a cal\u00e7ada e o c\u00e9u. Isso \u00e9 especialmente dif\u00edcil em ambientes urbanos movimentados, onde os sistemas de IA recebem muitos dados sensoriais.<\/p>\n

O processo de resolu\u00e7\u00e3o de problemas do Labelify \u00e9 facilitado pelo uso do Labelify<\/h3>\n

Labelify foi escolhido pelo cliente para fornecer dados de treinamento anotados para este projeto complicado. Labelify \u00e9 um servi\u00e7o de anota\u00e7\u00e3o profissional que pode aproveitar a experi\u00eancia de muitos outros projetos de anota\u00e7\u00e3o para resolver problemas espec\u00edficos de desenvolvimento.<\/p>\n

A Labelify forneceu 500 horas de filmagens anotadas de v\u00e1rios motoristas para dar suporte ao treinamento de monitoramento no carro. Os anotadores experientes do Labelify usaram anota\u00e7\u00f5es esquel\u00e9ticas na parte superior do corpo dos motoristas e passageiros para rastrear o movimento em cada quadro. A anota\u00e7\u00e3o de pontos-chave tamb\u00e9m foi usada para identificar caracter\u00edsticas faciais nos v\u00eddeos. Esses dados foram ent\u00e3o alimentados com a IA para monitoramento no carro, permitindo que ele aprendesse como os humanos se comportam na estrada.<\/p>\n

A pr\u00f3pria equipe de anotadores do Labelify analisou muitas horas de v\u00eddeos de tr\u00e1fego para identificar os ve\u00edculos. Cada ve\u00edculo foi identificado por sua placa e rastreado atrav\u00e9s de cada quadro. Outras informa\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m foram inclu\u00eddas em cada etiqueta, incluindo a montadora, modelo e cor. Para criar um conjunto de dados que represente com precis\u00e3o as condi\u00e7\u00f5es de luz do mundo real, isso foi feito para filmagens diurnas e noturnas.<\/p>\n

A Labelify usou ferramentas de anota\u00e7\u00e3o sob medida para criar um conjunto de dados com 20.000 segmentos de ruas americanas e europeias para ajudar a apoiar seu projeto de vis\u00e3o computacional de ve\u00edculos aut\u00f4nomos. Os anotadores usam t\u00e9cnicas de segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica para dividir as imagens pixel a pixel em objetos espec\u00edficos: carro, placa, \u00e1rvore, estrada, placa e \u00e1rvore. Esta \u00e9 uma parte importante do desenvolvimento de IA de ve\u00edculos aut\u00f4nomos.<\/p>\n

\"Como<\/p>\n

Transformando o gerenciamento de gado por meio da anota\u00e7\u00e3o de dados de qualidade<\/h2>\n

A pecu\u00e1ria inteligente \u00e9 uma promissor<\/a> maneira de atender \u00e0s necessidades do s\u00e9culo 21. Os sistemas de monitoramento de IA baseados em vis\u00e3o computacional podem apoiar os agricultores e melhorar o bem-estar animal, ao mesmo tempo em que promovem a efici\u00eancia. Os modelos de aprendizado de m\u00e1quina est\u00e3o mudando a maneira como o gerenciamento de gado funciona. Eles podem gerenciar rebanhos e alertar os produtores quando problemas de bem-estar podem estar presentes.<\/p>\n

Anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo e anota\u00e7\u00e3o de imagem t\u00eam sido um fator chave no desenvolvimento de sistemas de IA para gerenciamento de gado. Os desenvolvedores devem ter os dados necess\u00e1rios para permitir que a tecnologia atinja seus objetivos pretendidos.<\/p>\n

Labelify e outros provedores de anota\u00e7\u00f5es est\u00e3o respondendo a essa necessidade oferecendo conjuntos de dados de alta qualidade que atendem aos padr\u00f5es do setor. Este blog destacar\u00e1 as muitas aplica\u00e7\u00f5es interessantes da tecnologia de IA no manejo de gado e explicar\u00e1 como certas t\u00e9cnicas de anota\u00e7\u00e3o podem ser usadas para tornar essas aplica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis.<\/p>\n

Potencial da IA na gest\u00e3o pecu\u00e1ria<\/h3>\n