Kako razširljivo označevanje s 3D senzorsko fuzijo omogoča fizično umetno inteligenco
Podatki v ozadju fizične inteligence
Vsako avtonomno vozilo, ki se prebije mimo ovire, vsak robot, ki se premika po tovarniški hali, in vsak dostavni dron, ki pristane na premikajočem se cilju, se zanaša na eno stvar: visokokakovostne, označene podatke. Gradnja strojev, ki razumejo fizični svet, zahteva več kot le surove podatke. Ker fizična umetna inteligenca postaja vse bolj zapletena, postaja vse bolj zapleten tudi njen podatkovni cevovod. Robotika in avtonomni sistemi morajo v realnem času razumeti vhodne podatke iz kamer, LiDAR-jev, radarjev, IMU-jev in GPS-senzorjev. Tukaj postane označevanje s 3D-senzorji ključnega pomena.
Izziv zaznavanja v fizičnih sistemih umetne inteligence
Sodobni fizični sistemi umetne inteligence temeljijo na večmodalnem zaznavanju, kar pomeni, da vidijo, zaznavajo in razumejo svoja kompleksna okolja. Vendar pa so surovi podatki, ki jih zajamejo, neurejeni. Na primer:
LiDAR točkovni oblaki z milijoni točk na posamezen okvir.
Radar vrne podatke, ki zajemajo globino in hitrost, ne pa tudi oblike.
Video tokovi iz RGB ali infrardečih kamer.
Inercialni in GPS signali, ki zahtevajo časovno poravnavo.
Ko so ti podatkovni tokovi ločeni, stroji vidijo nepovezane fragmente. Združevanje teh tokov v enoten nabor podatkov zahteva proces združevanja in ekipo, ki razume 3D geometrijo, koordinatne sisteme in kalibracijo senzorjev. Oznake za združevanje podatkov iz 3D senzorjev povežejo te različne vnose v eno, povezano tridimenzionalno resničnost.
Pomen označevanja s kombinacijo senzorjev
Označevanje s spajanjem podatkov iz senzorjev združuje podatke iz več različnih modalitet, da ustvari bogatejšo predstavitev fizičnega sveta. Te modalitete vključujejo LiDAR, radar in video.
Pri fizičnih aplikacijah umetne inteligence, kot so robotika in avtonomna vozila, to pomeni:
Višja natančnost zaznavanja predmetov v slabih svetlobnih pogojih ali neugodnem vremenu.
Izboljšana ocena globine in hitrosti.
Bolj zanesljivo razumevanje prizora z navzkrižno preverjenimi podatki senzorjev.
Manj slepih točk in manj napak v posebnih primerih.
Premagovanje ozkih grl
Za označevanje 3D podatkov so potrebna specializirana orodja in strokovno znanje:
3D omejitvene škatle in semantična segmentacija morajo biti natančno usklajene z matrikami za umerjanje senzorjev.
Sinhronizacija časa med več senzorji zagotavlja, da okvirji predstavljajo isti trenutek.
Obravnava zakritja in sledenje skozi več sličic določata, ali se predmet ponovno pojavi ali premakne iz vidnega polja.
Doslednost označevanja in soglasje med označevalci (IAA) neposredno vplivata na učinkovitost modela.
Zaradi kompleksnosti se lahko podjetja soočajo z ozkimi grli, kot so nizka kakovost, omejene zmogljivosti ali dolgi dobavni roki, pri usposabljanju modelov za zaznavanje. Ključno je uporabljati specializirana orodja in strokovno znanje za označevanje 3D podatkov.
Od surovih podatkov do zaznavanja v resničnem svetu
Fizična umetna inteligenca je učinkovita le toliko, kolikor so kakovostni resnični podatki, ki jih zberemo in označimo, da jo naučimo zaznavati in delovati. Z združevanjem napredne tehnologije za označevanje senzorjev z globalno mrežo ljudi in strogimi okviri kakovosti Uber AI Solutions podjetjem omogoča, da fizično umetno inteligenco prenesejo iz pilotne faze v dejansko uporabo. Nudimo multimodalne podatkovne sisteme, zasnovane za zajem celotnega spektra resničnih pogojev, vključno z redkimi in nepredvidljivimi situacijami.
Ustvarimo boljšo
AI skupaj
Povejte nam več o svojem projektu. Prikazali vam bomo
podatke, ki vam bodo pomagali doseči cilj.
Ustvarimo boljšo
AI skupaj
Povejte nam več o svojem projektu. Prikazali vam bomo
podatke, ki vam bodo pomagali doseči cilj.
Rešitve
Industrije
Viri
Razišči