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智能驾驶时代的关键背后的高质量数据

07-23 最新动态

对于自动驾驶汽车来说,想要在瞬息万变的复杂真实驾驶场景中发挥感知作用,背后就需要有海量真实道路场景的数据通过专业人员进行标注和验证,从而转化为算法训练的数据支撑。
AI数据是整个人工智能行业的燃料,它在智能驾驶领域的重要性毋庸置疑。但现实情况是缺乏获得大量且高质量道路环境数据的渠道。

一方面数据标注本质上是要获得更准确,更精细化的数据结果,而场景化的道路数据缺失、数据标注质量良莠不齐,以及数据隐私安全问题成为自动驾驶面临的三大痛点。幸运的是,云测数据作为AI数据服务领域的头部企业,一直致力于为智能驾驶领域提供高质量的场景化AI数据,通过对视频、图像、音频、文本、LiDAR和传感器数据进行结构化处理,为机器学习模型提供高质量的场景化训练数据。

(图源:云测数据)

据公开资料显示,云测数据为了满足智能驾驶领域不同场景的特殊需求,业内首创了“数据场景实验室”模式,通过还原多种智能驾驶细分场景,以解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题。一方面,在场景下的定制化数据采集更加精准、数据质量更高,另一方面,定制化的场景数据也与智能驾驶需求端的匹配度更高,从而最大化将数据转化为生产力。

大量的2D/3D道路环境数据可通过云测数据的标注过程被赋予“标签化”意义,例如,识别树木、障碍物、道路标识、听取动作或语音命令以及一些长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人等等。这些标注后的精准数据将会被反馈到汽车的算法模型中,使汽车具备“看”、“听”、“理解”、“交谈”的能力,为汽车决策提供数据感知支撑,从而实现决策过程。

同样,在智慧驾驶-智能驾舱中,随着语音识别技术和情绪识别等技术的发展,为了让汽车能够识别说话者的情绪和话语,云测数据通过对NLP数据进行对话意图、领域、槽位等进行判断和标注和多角度的泛化如重组或扩充句式、标签等过程,给AI算法提供详尽高质的“教材”,帮助算法进行决策,实现卓越的人车互动。

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