Améliorez l’efficacité grâce à la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes

Le concept de véhicules autonomes devient une réalité grâce aux progrès des technologies de vision par ordinateur. La vision par ordinateur contribue à la perception, à la localisation et à la cartographie, à la planification des trajectoires et à l'utilisation efficace des commandes pour actionner le véhicule. Elle est au cœur de la technologie des véhicules autonomes. En exploitant des algorithmes de détection d'objets et en utilisant des capteurs et des caméras de dernière génération, les véhicules autonomes sont capables de reconnaître leur environnement, rendant ainsi la conduite plus sûre et plus accessible. Cependant, lors des premiers essais de véhicules autonomes, de nombreux défis liés à la vision par ordinateur sont apparus.

Comprendre la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes

La vision par ordinateur est une intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre les images et les vidéos du monde réel. Dans les véhicules autonomes, processus des systèmes de vision par ordinateur Ces systèmes analysent les données visuelles provenant de caméras, de lidars et de capteurs afin d'aider à la prise de décision. Ils détectent et classifient les objets, le marquage au sol, la signalisation routière et d'autres éléments pertinents pour permettre au véhicule de se déplacer efficacement et de manière optimale sur la route. La vision par ordinateur appliquée aux véhicules autonomes est en constante évolution, et les progrès dans ce domaine sont essentiels au développement de systèmes de conduite plus sûrs, plus fiables et plus autonomes.

Rassembler les données de formation

Les voitures sans opérateur humain nécessitent une reconnaissance rigoureuse des formes et une grande puissance de calcul pour conduire de manière indépendante. L’un des principaux défis des véhicules autonomes alimentés par l’IA est l’acquisition de formations. ensembles de données. Une solution d’intelligence artificielle est aussi performante que les données sur lesquelles elle est formée. Compte tenu de cela, des ensembles de données de qualité et un étiquetage parfait au pixel près ont une valeur supplémentaire pour le modèle.

L'une des meilleures options de collecte de données en vision par ordinateur pour les véhicules autonomes consiste à conduire et à capturer des images, ce qui peut être effectué soit par conduite semi-autonome, soit en utilisant un modèle artificiel tel que le moteur de jeu informatique. Le modèle doit subir plusieurs itérations d’images générées par la caméra pour une détection suffisante. N'oubliez pas que le processus de formation doit impliquer les photos des objets que vous souhaitez que votre modèle de vision par ordinateur reconnaisse : des éléments qui peuvent apparaître sur la route, des panneaux de signalisation, des voies routières, des humains, des bâtiments, d'autres voitures, etc.

Un type d'annotation individuel étiquette chaque élément : polyligne pour la détection de voie, annotation de points 3D pour LiDAR, etc. Une variété similaire souligne la complexité et la vaste quantité de données nécessaires pour entraîner un modèle.

Comment la vision par ordinateur permet-elle les véhicules autonomes ?

Détection et classification d'objets

La vision par ordinateur pour véhicules autonomes permet d'identifier les objets fixes et mobiles sur la route, tels que les autres véhicules, les feux de circulation, les piétons, etc. Afin d'éviter les collisions, les véhicules doivent identifier en permanence les différents éléments présents sur la route. La vision par ordinateur utilise des capteurs et des caméras pour collecter des images complètes et créer des cartes 3D. Cela facilite l'identification des objets, permet d'éviter les collisions et garantit la sécurité des passagers.

Collecte d'informations pour les algorithmes de formation

La technologie Computer Vision utilise des caméras et des capteurs pour collecter de grands ensembles de données, notamment le type de lieu, les conditions de circulation et de route, le nombre de personnes, etc. La vision par ordinateur pour les véhicules autonomes facilite la prise de décision rapide et aide les véhicules autonomes à utiliser la connaissance de la situation. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour entraîner le modèle d’apprentissage en profondeur afin d’améliorer les performances.

Mode faible luminosité avec vision par ordinateur

La complexité de la conduite en mode faible luminosité est très différente de celle de la conduite en mode lumière du jour, car les images capturées en mode faible luminosité sont souvent floues et peu claires, ce qui rend la conduite dangereuse. Avec Computer Vision, les véhicules peuvent détecter des conditions de faible luminosité et utiliser des capteurs LIDAR, des capteurs HDR et des caméras thermiques pour créer des images et des vidéos de haute qualité. Cela améliore la sécurité pour la conduite de nuit.

Suivi des véhicules et détection de voie

Le changement de voie peut devenir une tâche ardue dans le cas des véhicules autonomes. Cependant, avec l'aide de l'apprentissage profond, Computer Vision peut utiliser des techniques de segmentation pour identifier les voies sur la route et continuer dans la voie stipulée. De plus, pour suivre et comprendre les modèles de comportement d'un véhicule, Computer Vision utilise des algorithmes de boîte englobante pour évaluer sa position.

Informations sur le comportement des conducteurs

Grâce à l'utilisation de caméras orientées vers l'intérieur, Computer Vision peut surveiller les gestes du conducteur, ses mouvements oculaires, sa somnolence, son compteur de vitesse, son utilisation du téléphone, etc., qui ont un impact direct sur les accidents de la route et la sécurité des passagers. Surveiller tous les paramètres et donner des alertes en temps opportun aux conducteurs, évite les incidents routiers mortels et augmente la sécurité. Surtout pour les entreprises de logistique et de flotte, le système de vision peut identifier et fournir des données en temps réel pour améliorer les performances des conducteurs et maximiser leur activité.

L’application de la vision par ordinateur aux véhicules autonomes gagne en popularité. Avec la création d'algorithmes d'apprentissage profond tels que la planification d'itinéraires, la détection d'objets et la prise de décision pilotés par de puissants GPU ainsi que des technologies allant du matériel de caméra SAR/thermique, aux capteurs LIDR et HDR et aux radars, il devient plus simple d'exécuter le concept. de la conduite autonome.

Vision par ordinateur embarquée

Conduite autonome

Différents aspects de la conduite autonome nécessitent un apprentissage automatique et vision par ordinateur les technologies. Une partie essentielle comprend le traitement d'une immense quantité de données provenant de caméras et d'autres capteurs (par exemple, Lidar) et l'apprentissage des situations de conduite et du comportement du conducteur.

Estimation de la pose de la tête profonde

Une application d'apprentissage profond d'automatisation embarquée implique une estimation de la pose de la tête à partir de données de profondeur 2D ou 3D via un réseau neuronal convolutif (CNN). Les cas d'utilisation quotidiens incluent la détection de l'inattention du conducteur, l'une des principales causes d'accidents de la route. Par conséquent, les systèmes de surveillance des conducteurs en temps réel contribuent à améliorer la sécurité des conducteurs grâce à la vision par ordinateur.

Détection des panneaux de signalisation routière en temps réel

La reconnaissance des panneaux de signalisation utilise des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter les panneaux de signalisation et leur forme (triangle, carré et rectangle). La reconnaissance des panneaux de signalisation est un domaine essentiel de la vision par ordinateur, particulièrement pertinent pour les véhicules autonomes et les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).

Prédiction en temps réel du risque de collision automobile

De nombreuses applications automobiles, notamment les systèmes avancés d’aide à la conduite pour éviter les collisions et les avertisseurs de collision, nécessitent notamment d’estimer le risque futur d’une scène de conduite. Plus précisément, les systèmes d’IA visuelle traitent le flux vidéo des caméras conventionnelles montées sur le tableau de bord pour prédire le risque de collision sur un horizon temporel intermédiaire et prendre en charge l’estimation de la vitesse absolue.

L'avenir de la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes

Certains experts prévoient que le marché global de la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes – couvrant non seulement les véhicules autonomes mais également les soins de santé, la vente au détail et d’autres secteurs – atteindra 22.76 milliards de dollars d’ici 2032, contre 11.9 milliards de dollars en 2022.

Parallèlement, le marché des systèmes avancés d'aide à la conduite, qui comprend la vision par ordinateur, l'imagerie automobile et le traitement d'images, devrait connaître un taux de croissance annuel composé d'environ 11.6 %, passant de 20.74 milliards de dollars en 2020 à 48.37 milliards de dollars en 2028. La prévention des accidents sera un objectif important. facteur de croissance crucial.

Les projections du marché indiquent que la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes mènera bientôt à une ère révolutionnaire dans la conduite automobile et dans la manière dont nous planifions nos villes. Bientôt, l’expression « prendre la route » prendra un tout nouveau sens à mesure que les voitures se transformeront en assistants intelligents qui rendront nos déplacements plus confortables et plus sûrs.

Qu'est-ce que Macgence a à offrir en matière de vision par ordinateur pour l'industrie automobile ?

La vision par ordinateur pour les technologies de véhicules autonomes repose largement sur l’apprentissage automatique. Cependant, pour garantir le succès et la sécurité d’un modèle aussi complexe qu’un véhicule autonome, ils doivent acquérir un workflow d’annotation de données solide avec des mesures de gestion de la qualité et des cycles d’itération fluides. Macgence est conçu pour aider les entreprises à fournir des données de très haute qualité et à les intégrer dans des modèles d'IA afin de les mettre en production plusieurs fois plus rapidement. Nous augmentons les chances que le modèle fournisse des résultats significatifs et fiables face à diverses entrées.

Alors que nous sommes à l’aube d’une révolution de la vision par ordinateur, Macgence est prêt à être votre partenaire dans cette nouvelle ère de la vision par ordinateur pour l’innovation des véhicules autonomes. De plus, nous intégrons diverses situations et cas extrêmes pour renforcer le modèle de vision par ordinateur. En fin de compte, découvrez comment notre mélange suralimenté de solutions humaines et d’IA peut vous aider à concrétiser votre vision des voitures autonomes du futur.

Conclusion

À une époque où un véhicule électrique radiocommandé n’est pas le seul véhicule automatique, la technologie de l’intelligence artificielle dans les voitures autonomes est un océan sans fin rempli de découvertes et d’ajustements technologiques en évolution rapide. Pourtant, la vision par ordinateur pour les véhicules autonomes n’était possible qu’avec des ensembles de données de pointe et une vision par ordinateur robuste. Cela se résume à la nécessité d’une main-d’œuvre en constante expansion et aux défis respectifs pour que votre modèle excelle. Les principaux défis que nous avons suivis lors de la formation d'un modèle de vision par ordinateur pour les voitures autonomes étaient le processus de collecte de données, l'étiquetage des ensembles de données, la détection d'objets, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances sémantiques, le suivi d'objets pour le système de contrôle et l'analyse de scènes 3D, l'utilisation de plusieurs caméras. vision et estimation de la profondeur.

Questions fréquentes

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