ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਮਿਲੇ ਹਰ ਆਟੋਮੇਕਰ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਹੜ੍ਹ ਆਉਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਾਹਨ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੇ 'ਨਾ-ਕਾਫ਼ੀ-ਆਟੋਨੋਮਸ' ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹਾਈਵੇ 'ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ, ਬੇਸ਼ੱਕ), ਆਟੋਨੋਮਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ।
2019 ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਲਗਭਗ ਸੀ 31 ਲੱਖ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਵਾਹਨ (ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੇ ਕੁਝ ਪੱਧਰ)। ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਸਾਲ 54 ਤੱਕ 2024 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਰੁਝਾਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ 60 ਵਿੱਚ 3% ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਮਾਰਕੀਟ 2020% ਤੱਕ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਈ ਕਾਰਨ ਹਨ ਕਿ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਵਾਲੀਅਮ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਪਰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ AI ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਅਤੇ ਡਾਟਾ-ਨਿਰਭਰ ਹਨ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਉਤੇਜਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਹੋਣ ਲਈ, ਕਈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਟਰੈਕਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AV ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹਰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਾਹਨ ਵਿਵਹਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹਰ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
AV ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਚਿੱਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਗਨਲ, ਸੜਕ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ, ਮੌਸਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਵਾਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ, ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਈ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿਆਖਿਆ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ AV ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਰਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਸਾਧਨ ਹਨ:
ਕੈਮਰਾ:
ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਕੈਮਰੇ 3D ਅਤੇ 2D ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਰਾਡਾਰ:
ਰਾਡਾਰ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਡਾਟਾ-ਅਮੀਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
LiDaR (ਲਾਈਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੇਂਜਿੰਗ):
ਇੱਕ 2D ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ 3D ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, LiDAR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। LiDAR ਲੇਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਨੇੜਤਾ ਸੰਵੇਦਨਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਹੀਕਲ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨੋਟ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂ
ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਈ, ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ.
ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ। ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਜੋ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਦੋਂ ਕਾਫੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਹੀ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਭਟਕਣ ਵਾਲੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਮੋੜਨਾ ਜਾਂ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਯਾਤਰੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ।
ਜਦਕਿ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਾਰਾਂ ਚਲਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ 95% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੋਂ 99% ਤੱਕ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਕੁਆਲਿਟੀ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੱਖੋ।
- ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ।
- ਨਵੀਨਤਮ ਸਿਖਲਾਈ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।
- ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਸਹਿਭਾਗੀ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰੋ ਜੋ ਨਵੀਨਤਮ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ।
ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ
ਕਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀਆਂ, ਕਾਰਾਂ, ਸੜਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੰਬਰ ਪਲੇਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਨੰਬਰ ਪਲੇਟਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।ਸੈਮਾਫੋਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ
ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਿਗਨਲਾਂ ਅਤੇ ਸਾਈਨਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ
ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਹਰ ਵੀਡੀਓ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕੇ।
ਲੇਨ ਫਰਕ
ਲੇਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਲੇਨ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਪੌਲੀਲਾਈਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੇਨਾਂ, ਗਲੀਆਂ ਅਤੇ ਫੁੱਟਪਾਥਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਈਨਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ADAS ਸਿਸਟਮ
ਐਡਵਾਂਸਡ ਡਰਾਈਵਰ ਅਸਿਸਟੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਹੋਰ ਕਾਰਾਂ, ਪਾਰਕਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਟੱਕਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ in ADAS, ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਸੜਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਸਟਮ / ਇਨ-ਕੈਬਿਨ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਇਨ-ਕੈਬਿਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੈਬਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖਿਆ ਕੈਮਰਾ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਸਤੀ, ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਨਿਗਾਹ, ਧਿਆਨ ਭਟਕਣਾ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਹ ਇਨ-ਕੈਬਿਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਨੰਬਰ ਪਲੇਟਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।Shaip ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਪ੍ਰਚੂਨ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ।
