ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು

ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಇಂಧನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು

ಕಳೆದ ದಶಕ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಭೇಟಿಯಾದ ಪ್ರತಿ ವಾಹನ ತಯಾರಕರು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ತುಂಬಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದರು. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಾಹನ ತಯಾರಕರು 'ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ವಾಯತ್ತವಲ್ಲದ' ವಾಹನಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಅದು ಹೆದ್ದಾರಿಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮನ್ನು ಓಡಿಸಬಲ್ಲದು (ಸಹಜವಾಗಿ ಚಾಲಕರಿಂದ ನಿರಂತರ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ), ತಜ್ಞರು ನಂಬಿರುವಂತೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ.

2019 ರಲ್ಲಿ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ, ಸುಮಾರು 31 ಮಿಲಿಯನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು (ಕೆಲವು ಮಟ್ಟದ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ). ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯು 54 ರ ವೇಳೆಗೆ 2024 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗೆ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. 60 ರಲ್ಲಿ 3% ಇಳಿಕೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 2020% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ತಡವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಹಲವು ಕಾರಣಗಳಿದ್ದರೂ, ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಪರಿಮಾಣ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆ. ಆದರೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು AI ಯ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಿದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ, ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಸೀಮಿತ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಸಂವಹನದೊಂದಿಗೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವರು ಬೀದಿಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದು ಸಂಭವಿಸಲು, ಹಲವಾರು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು.

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು?

ವಾಹನವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎದುರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AV ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ವಾಹನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪರಿಸರದ ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಬೇಕು. ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ.

AV ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು, ಚಿತ್ರದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಮರಾ-ರಚಿಸಿದ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು, ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ವಾಹನಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ, ಆಳ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹಲವಾರು ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಕಂಪನಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಗಳು.

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ?

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದ ಸುತ್ತಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ AV ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಬಳಸಿದ ಕೆಲವು ಉಪಕರಣಗಳು:

  • ಕ್ಯಾಮೆರಾ:

    ವಾಹನದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು 3D ಮತ್ತು 2D ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ

  • ರಾಡಾರ್:

    ರಾಡಾರ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಾಹನಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಸರದ ಡೇಟಾ-ಸಮೃದ್ಧ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಲಿಡಾರ್

  • LiDaR (ಬೆಳಕಿನ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿ):

    2D ಜಾಗದಲ್ಲಿ 3D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು, LiDAR ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. LiDAR ಲೇಸರ್ ಬಳಸಿ ಆಳ ಮತ್ತು ದೂರ ಮತ್ತು ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್

ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ ಗಮನಿಸಿ

ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ವಾಹನದ ತರಬೇತಿ ಒಂದೇ ಒಂದು ಕೆಲಸವಲ್ಲ. ಇದು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮಾನವ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಾಲಕರಹಿತ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನವು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ.

ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆ

ನೀವು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮಾದರಿ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಾಕಾಗಿದಾಗ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನುಭವದ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರ.

ಚಾಲನೆಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನುಭವದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಬರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನವು ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ತಿರುಗುವುದು ಅಥವಾ ಪಾದಚಾರಿ ಜೇವಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸುವಂತಹ ವಕ್ರವಾದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ

ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರಬೇಕು. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ಕಾರುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಇನ್ನೂ 95% ನಿಖರತೆಯಿಂದ 99% ಗೆ ಚಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅವರು ರಸ್ತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

  • ಮಾಹಿತಿ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿನ ಅಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
  • ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.
  • ಇತ್ತೀಚಿನ ತರಬೇತಿ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿ.
  • ಇತ್ತೀಚಿನ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿರಿ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು.

ಸಂಭವನೀಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

  • ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

    ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಕಾರುಗಳು, ರಸ್ತೆ ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

  • ನಂಬರ್ ಪ್ಲೇಟ್ ಪತ್ತೆ

    ನಂಬರ್ ಪ್ಲೇಟ್ ಪತ್ತೆ/ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರದ ಸಹಾಯದಿಂದ, ನಂಬರ್ ಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಹನಗಳ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

  • ಸೆಮಾಫೋರ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

    ಮತ್ತೆ, ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಸೈನ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

  • ಪಾದಚಾರಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

    ಪಾದಚಾರಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನವು ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

  • ಲೇನ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

    ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಲೇನ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ಲೇನ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಪಾಲಿಲೈನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇನ್‌ಗಳು, ಬೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲುದಾರಿಗಳ ಮೇಲೆ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

  • ADAS ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್

    ಸುಧಾರಿತ ಚಾಲಕ ಸಹಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಇತರ ಕಾರುಗಳು, ಪಾರ್ಕಿಂಗ್ ನೆರವು ಮತ್ತು ಘರ್ಷಣೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ in ADAS, ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಎಲ್ಲಾ ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕು.

  • ಡ್ರೈವರ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ / ಇನ್-ಕ್ಯಾಬಿನ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್

    ಇನ್-ಕ್ಯಾಬಿನ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವಾಹನದ ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಮತ್ತು ಇತರರ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಬಿನ್‌ನೊಳಗೆ ಇರಿಸಲಾಗಿರುವ ಕ್ಯಾಮರಾವು ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆ, ಕಣ್ಣಿನ ನೋಟ, ವ್ಯಾಕುಲತೆ, ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಇನ್-ಕ್ಯಾಬಿನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

Shaip ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದ್ದು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಚಿತ್ರದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ನಿಖರತೆ ಆರೋಗ್ಯ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ವಾಹನಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ.

ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ AI ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಹಂಚಿಕೆ