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  • 清华与上汽推出国内首款大规模交通数据自动标注软件

    2019-02-09 21:32:35 来源:its114.com 评论:
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    2017年开始,由清华大学苏州汽车研究院与上汽集团合作,共同开展“面向智能驾驶大规模交通数据自动标注及其运维管理研究”,经过内部多轮迭代优化,推出国内首款大规模交通数据自动标注软件。 

    作为自动驾驶技术的基础,标注信息至关重要。对传感器采集到的大量交通数据进行分类、标注,然后上传给自动驾驶系统进一步学习,提高自动驾驶的精确度。自动驾驶系统经过大量交通数据反复训练和学习,会变得越来越聪明,越来越智能。

     目前,绝大多数企业采用人工标注数据,面对大规模的交通数据就捉襟见肘了。人工标注存在时间长、成本高、一致性低等缺陷,掣肘自动驾驶系统AI算法的学习、迭代的速度。 

    该院AI实验室副主任孙辉表明:目前自动驾驶行业的标注工作一般都是通过委外给标注工厂,人工标注。网上也有开源的软件,但是只能做简单的标注,比如说标注边框、特征点。对于图像分割等复杂的标注,一般通过photoshop作图软件来做,效率比较低,一张图要花几十分钟,成本在20元以上。而使用自动标注技术可以节约80%以上的时间,降低人力成本;同时还能避免手工标注中数据不规范的问题,增强一致性,提高标注的准确率。

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    该院研发的自动标注软件现已处于批量试用阶段,已经标注数十万张以上的图像,用于ADAS训练、自动驾驶学习等方面。目前主要以图像为主,融合毫米波雷达、GPSCAN总线等数据信息,未来会涉及激光雷达三维点云与图像联合标注。 

    面对庞大的交通场景,为解决数据采集量问题,AI实验室一方面联合上汽集团收集大量图像;另一方面,孵化的众多企业中约有上万套产品在全国各地使用,主要在货运车辆上,24小时不间断传输数据,未来也会有产品安装在私家车上,丰富数据来源。众包采集也是研究的方向之一。 

    数据驱动的时代,数据越多、越好,得到的模型最终效果就越好,从而提升ADAS产品性能。例如针对前向避撞、车道保持、车道偏离等功能,可以通过大数据迭代算法模型,提升产品的可靠性和用户体验。而目前市面上智能车载系统数据基本都是依赖人工标注,国外也是人工标注居多,不够智能,产品迭代升级速度慢。国外虽然有做自动标注的企业,但不开放方法和软件,仅供内部使用,通过赚取服务费获利。 

    苏研院立足基础研究,加强开发应用。自主研发的自动标注数据软件不仅会在智能汽车领域使用,未来也会在高精地图,安防监控、交通监控,工业监测,智慧医疗等领域推广,做一个通用软件,实现产业化应用。

  • 关键字: 交通数据自动标注
  •    责任编辑:its114
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