Với sự phát triển không ngừng của Tesla, Waymo và Cruise, xe tự lái đã mang đến sự chuyển biến công nghệ và đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của ngành công nghiệp ô tô. Vậy hãy cùng khám phá chú thích dữ liệu – động lực đăng sau thúc đẩy ngành xe tự lái trong bài viết này.
Là một phần của sự phát triển ngành ô tô tự lái, chú thích và dán nhãn dữ liệu là những quá trình quan trọng để xác định và phân loại dữ liệu, nâng cao sự tiến bộ của các công nghệ AI và thúc đẩy khả năng ra quyết định của xe.
Chú Thích Dữ Liệu Là Gì?
Chú thích dữ liệu là một phần của giai đoạn tiền xử lý bao gồm gắn thẻ hoặc dán nhãn dữ liệu không cấu trúc khi phát triển một mô hình học máy (ML). Quá trình này là cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiểu và phân loại thông tin.
Bên cạnh sự hỗ trợ của máy móc, the vital role of Humans [1] cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình chú thích dữ liệu.
Các loại chú thích dữ liệu phổ biếnphụ thuộc vào yêu cầu sử dụng cụ thể:
- Chú thích hình ảnh: Đánh dấu các đối tượng và điểm chính với các hộp giới hạn, đa giác và phân đoạn ngữ nghĩa.
- Chú thích video: chú thích các đối tượng hoặc hành động trong các chuỗi video, cho phép các nhiệm vụ như nhận dạng hành động và theo dõi đối tượng.
- Chú thích âm thanh: dán nhãn các bản ghi âm với nhận dạng giọng nói, nhận dạng người nói và phát hiện cảm xúc.
- Chú thích văn bản: Trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các tài liệu văn bản.
Quy mô thị trường toàn cầu cho các công cụ chú thích dữ liệu dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng với tốc độ CAGR là 26,3% từ năm 2024 đến năm 2030 [2]. Do sự gia tăng trong việc áp dụng AI trong các ngành công nghiệp khác nhau, nhu cầu đối với các dịch vụ chú thích dữ liệu tiếp tục phát triển nhanh chóng.
Cuộc Cách Mạng Nền Công Nghệ Xe Tự Lái
Một chiếc xe tự lái, còn được gọi là một phương tiện tự hành, được định nghĩa bởi Trung tâm Hệ thống Bền vững của Đại học Michigans[3] as ‘the technology to partially or entirely replace the human driver in navigating a vehicle from an origin to a destination while avoiding road hazards and responding to traffic conditions’.
Vào năm 1998, Toyota đã mang Hệ thống điều khiển hành trình chủ động (ACC) vào ngành công nghiệp ô tô. Điều này cho phép chiếc xe giữ một khoảng cách an toàn với các phương tiện khác trong khi duy trì một tốc độ nhất định. Hành trình đã chứng kiến một sự nâng cao đáng kể với sự ra đời của công nghệ máy tính hiện đại vào cuối thế kỷ 20 khi Tesla ra mắt Autopilot trên chiếc sedan Model S của mình vào năm 2015.
Năm 2017, Waymo đã ra mắt dịch vụ gọi xe tự lái công cộng đầu tiên trên thế giới tại Phoenix, Arizona. Điều này có nghĩa là mọi người có thể gọi một chiếc xe tự lái mà không cần một người lái an toàn điều khiển.
Những chiếc xe tự lái ngày nay sử dụng kết hợp camera hướng về phía trước và thiết bị radar để thu thập thông tin về tình trạng đường cho các phân tích tiếp theo.
Mặc dù có những thách thức sắp tới trong việc phát triển xe tự lái, nhưng sự chuyển biến mới này mang đến một kỷ nguyên về tính di động, hiệu quả và an toàn.
Cách Chú thích Dữ liệu Thúc Đẩy Ngành Xe Tự Lái – Động Cơ Đằng Sau
Để xe tự lái thực sự có khả năng lái xe mà không cần sự tham gia của con người, cần phải thực hiện một lượng đào tạo cho Trí tuệ Nhân tạo (AI). Điều này sẽ giúp xe tự lái kiểm tra những gì nó đang nhìn thấy và đưa ra quyết định đúng trong mọi tình huống giao thông.
Nhưng điều gì đằng sau công nghệ? Câu trả lời nằm ở cách dữ liệu được chú thích.
Sức Mạnh Ẩn Giấu Của Dữ Liệu Thô:
Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng của sự phát triển xe tự lái. Trong quá trình này, một lượng lớn dữ liệu được liên tục thu thập từ các cảm biến (LIDAR, camera, GPS, radar).
Điều này cung cấp dữ liệu thô phong phú về môi trường xung quanh và môi trường của xe. Những dữ liệu thô này sau đó được xử lý để cung cấp ngữ cảnh và nhãn cần thiết cho việc đào tạo các thuật toán phức tạp.
Quá trình này đã trở thành một phần không thể thiếu trong việc đào tạo thuật toán, nâng cao các mô hình mạnh mẽ có khả năng điều hướng các tình huống thực tế phức tạp với độ chính xác và an toàn.
Các Loại Đối Tượng Được Chú Thích Cho Xe Tự Lái
Xe tự lái dựa vào khả năng hiểu được môi trường xung quanh. Chức năng quan trọng này được đạt được thông qua một quá trình phức tạp được gọi là chú thích đối tượng.
Dữ liệu được chú thích này đóng vai trò là sân tập cho trí tuệ nhân tạo của xe, cho phép nó ‘nhìn thấy’ và giải thích thế giới xung quanh
Dưới đây là một số đối tượng được chú thích chính cho xe tự lái:
- Phương tiện: các đối tượng di chuyển cùng đường, từ xe hơi, xe tải, xe máy đến xe đạp và thậm chí là xe ngựa kéo ở các khu vực cụ thể. Cho phép xe tự lái phát hiện chính xác các phương tiện, duy trì khoảng cách an toàn và dự đoán chuyển động của chúng.
- Người đi bộ: bao gồm người lớn, trẻ em và động vật được chú thích chính xác để đảm bảo xe có thể phát hiện chúng để tránh va chạm.
- Thiết bị điều khiển giao thông: AI của xe học cách nhận biết thông tin quan trọng trên biển báo giao thông, đèn giao thông và vạch kẻ đường, chẳng hạn như giới hạn tốc độ, biển dừng xe, đèn xi nhan và chỉ định làn đường.
Các Loại Chú Thích Và Gắn Nhãn Dữ Liệu:
Xe tự lái sử dụng nhiều phương pháp chú thích dữ liệu để dán nhãn và chú thích các khía cạnh khác nhau của dữ liệu cảm biến. Một số phương pháp chú thích và dán nhãn dữ liệu được sử dụng gồm:
- Bounding box (Hộp giới hạn): là các đường viền hình chữ nhật được vẽ xung quanh các mục quan tâm, chẳng hạn như xe cộ, người đi bộ, xe đạp và rào chắn, để hiển thị vị trí và kích thước của chúng trong một hình ảnh hoặc khung dữ liệu cảm biến.
- Polygon Segmentation (Phân đoạn đa giác): Phác thảo các mục trong ảnh bằng các hình đa giác để các thuật toán có thể phân biệt giữa chúng và nền.
- 3D Cuboids (Hình lập phương 3D): Phương pháp này bao gồm phác thảo các hình lập phương xung quanh các mục để giúp hệ thống hiểu được kích thước của chúng, nhằm xác định chúng tốt hơn trong tương lai.
- Semantic segmentation (Phân đoạn ngữ nghĩa): dán nhãn cho từng pixel trong một bức ảnh bằng một nhãn lớp tương ứng, chẳng hạn như đường, phương tiện, người đi bộ hoặc nền, để cung cấp thông tin về nhiều mục và vùng của cảnh.
Tại Sao Chú Thích Và Dán Nhãn Dữ Liệu Quan Trọng Đối Với Xe Tự Lái?
Một yếu tố quan trọng trong đào tạo xe tự lái là chất lượng của chú thích dữ liệu. Chú thích dữ liệu chính xác và kỹ lưỡng hơn giúp xe tự lái an toàn hơn khi sử dụng trong các tình huống thực tế.
Phương pháp này là cần thiết để đảm bảo rằng các máy móc nhận được dữ liệu được dán nhãn chính xác để ra quyết định không có lỗi.
Tăng Cường Tầm Nhìn Của Xe
Việc hoạt động của xe tự lái phụ thuộc vào việc chú thích và dán nhãn dữ liệu. Để tăng cường khả năng lái xe an toàn, các vật dụng và thành phần bên đường như xe hơi, người đi bộ, rào chắn và đèn tín hiệu giao thông phải được chú thích các nhãn chính xác.
Dữ liệu cảm biến đa khung được tích hợp và chú thích từ camera, radar, LiDAR và các cảm biến khác được sử dụng để phát triển các thuật toán hợp nhất cảm giác mạnh mẽ.
Chú thích dữ liệu cũng có thể cung cấp sự phân tách ngữ nghĩa đáng tin cậy của mặt đường, vạch kẻ đường và lối đi.
Điều này cho phép xe tự lái di chuyển trên làn đường, tính toán nhiều tuyến đường và chọn tuyến đường tối ưu
Tránh Các Tai Nạn Ngoài Mong Muốn
Một trong những lợi ích phổ biến nhất sẽ đến từ việc tăng cường an toàn và giảm lỗi của con người – chiếm 90% tai nạn giao thông [4].
Để đảm bảo an toàn, khối lượng lớn dữ liệu cảm biến được chú thích đã được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, chiếm một phần đáng kể của sức mạnh dự đoán này.
Các mô hình này có khả năng theo dõi các phương tiện, người và vật thể xung quanh, theo dõi và đánh giá môi trường xung quanh và dự đoán cách các phương tiện sẽ di chuyển trong tương lai.
Xe có thể phanh gấp hoặc chuyển làn đường để tránh va chạm có thể xảy ra.
Huấn Luyện Kịch Bản Lái Xe Hiệu Quả
- Phân Tích Cảnh Lái Xe:
Chú thích và dán nhãn dữ liệu cải thiện an toàn cho người lái bằng cách đánh giá môi trường lái xe và thông báo cho người lái về các rủi ro tiềm ẩn.
Dữ liệu cảm biến bao gồm các hộp giới hạn cho người, người đi xe đạp, động vật trên đường và các vật thể nguy hiểm khác. Những bức ảnh được gắn thẻ này được sử dụng để đào tạo các thuật toán phát hiện những mối đe dọa tiềm ẩn này.
Vạch kẻ đường, ranh giới đường và vị trí xe cũng được đánh dấu để cung cấp cảnh báo lệch làn đường và điểm mù. Các hệ thống này thông báo cho người lái nếu xe vô tình lệch khỏi làn đường hoặc nếu một phương tiện khác đi vào khu vực mù khi chuyển làn đường.
- Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Và Đèn Tín Hiệu:
Để tuân thủ các quy định về giao thông, một chiếc xe tự lái phải ngay lập tức phát hiện và hiểu được các biển báo giao thông và đèn tín hiệu. Các bức ảnh được chú thích về các biển báo giao thông và đèn tín hiệu khác nhau đóng vai trò là tài liệu đào tạo cho các mô hình AI cho phép tính năng này.
Các mô hình này, được đào tạo trên dữ liệu được chú thích chất lượng cao, có thể xác định chính xác biển dừng xe, biển giới hạn tốc độ, biển nhường đường, đèn giao thông và các tín hiệu giao thông quan trọng khác.
Điều này cho phép phương tiện tự lái đưa ra những phán đoán thông minh, chẳng hạn như dừng lại ở đèn đỏ hoặc thay đổi tốc độ dựa trên giới hạn tốc độ.
DIGI-TEXX Có Thể Giúp Bạn Với Chú thích Và Dán Nhãn Dữ liệu Trong Phát triển Xe Tự Lái
Hành trình hướng tới xe tự lái phụ thuộc vào một yếu tố quan trọng: dữ liệu chất lượng cao. Tại DIGI-TEXX, chúng tôi hiểu thế giới phức tạp của xe tự lái và khối lượng lớn dữ liệu được dán nhãn cần thiết để đào tạo các hệ thống AI của chúng.
Các giải pháp chú thích và dán nhãn dữ liệu của chúng tôi thêm giá trị cho bất kỳ doanh nghiệp nào từ các ngành công nghiệp khác nhau: xây dựng, bảo hiểm, ô tô, v.v. trên toàn thế giới. Chúng tôi cung cấp một nhóm người chú thích chuyên nghiệp với một nguồn lực đám đông giàu kinh nghiệm và có thể mở rộng, đảm bảo cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao.
Với dịch vụ chú thích dữ liệu tại DIGI-TEXX, chúng tôi giúp bạn giải quyết sự phức tạp ở quy mô lớn bằng cách cung cấp việc gắn thẻ và dán nhãn chính xác cho cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Chúng tôi đảm bảo đầu ra chất lượng cao và xử lý các dự án ở mọi quy mô hoặc độ phức tạp.
