StradVision lanza un etiquetado automático para mejorar la seguridad vial y optimizar los datos de IA
StradVision lanza una nueva herramienta de etiquetado automático para mejorar la seguridad vial y optimizar los datos de IA basada en la nube, basada en el software SVNet de StradVision, detecta y etiqueta automáticamente el 97% de los objetos 8 veces más rápido que un etiquetador humano, y a una fracción del costo.
En concreto, StradVision , cuyo software de percepción de cámara basado en IA es un innovador líder en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos, ha lanzado una herramienta de etiquetado automático basada en la nube (ALT) que trabaja con la solución SVNet pionera de la compañía para identificar de manera rápida y precisa objetos potencialmente peligrosos y condiciones de la carretera.
Diseñado para ser utilizado con SVNet, ALT promete marcar el comienzo de una nueva era para el etiquetado de datos, dejando atrás muchos de los inconvenientes y riesgos de las soluciones convencionales de etiquetado de datos manual.
ALT aprovecha los algoritmos de percepción integrados basados en aprendizaje profundo del software para permitir que los vehículos detecten y reconozcan objetos en las carreteras, como otros vehículos, carriles, peatones, animales, espacio libre, señales de tráfico y luces, incluso en condiciones climáticas adversas. o mala iluminación.
En comparación con la competencia, SVNet es compacto, requiere una capacidad de memoria mucho menor para funcionar y consume menos electricidad. También se puede personalizar para cualquier sistema de hardware gracias al software patentado y de última generación habilitado para Deep Neural Network de StradVision.
Para lograr una visión envolvente, la cámara de SVNet y las capacidades basadas en el aprendizaje profundo funcionan a la perfección con otros sensores como LiDAR y RADAR para procesar los datos de carreteras recopilados con alta velocidad y precisión.
Para que la inteligencia artificial (IA) sea eficaz en la detección y el reconocimiento de objetos, la tarea de recopilar y procesar datos es tan importante como desarrollar el software.
Llevar la IA de percepción de alto nivel al mercado requiere una inversión significativa, pero también la adquisición de datos y el etiquetado. La detección y el etiquetado de muestras de datos implica un proceso de capacitación detallado para todo el software de aprendizaje automático, que a menudo requiere una entrada manual costosa y que requiere mucho tiempo de los etiquetadores de datos humanos.
Un alto nivel de contribución humana también aumenta el riesgo de error humano, particularmente porque el etiquetado de datos ADAS es una tarea repetitiva pero orientada a los detalles.
StradVision, sin embargo, resuelve este problema para ADAS y vehículos autónomos con ALT y la SVNet patentada de aprendizaje profundo.
El sistema ALT de StradVision conecta los puntos entre los datos registrados por un vehículo y su software de inteligencia artificial.
Para cada fotograma de imagen o video grabado por el ADAS del vehículo, cada objeto del fotograma se etiqueta con ALT y se clasifica en tres categorías: objetos (por ejemplo, vehículos, peatones, semáforos, señales de tráfico y otros objetos estáticos), carriles (por ejemplo, carriles de tráfico en el entorno inmediato) y segmentación (por ejemplo, superficie de la carretera o espacio libre de la carretera).
Estos puntos de datos etiquetados se compilan a su vez en un banco de conocimientos de información a medida que el sistema de inteligencia artificial del vehículo continúa aprendiendo.
Usando SVNet como plantilla, ALT puede escalar drásticamente el etiquetado de datos y la optimización de AI a través del procesamiento de datos 24/7 con su Unidad de procesamiento de gráficos (GPU).
Una vez que se implementa ALT, automáticamente anota y etiqueta el 97% de los objetos a ocho veces la velocidad de un ser humano y a una fracción del costo, lo que elimina la necesidad de que un gran equipo dedique cientos de horas a corregir objetos identificados por la IA de un vehículo. sistema.
Cuando se requiera la intervención humana, un pequeño equipo de expertos puede realizar ajustes para garantizar la calidad de los datos y reducir los posibles incidentes.
StradVision se complace en ofrecer ALT a sus socios automotrices Tier 1 y OEM, para que puedan utilizar completamente SVNet internamente con sus propios datos.
Los fabricantes de automóviles pueden usar ALT con SVNet para acelerar el desarrollo y la implementación de sus ADAS y vehículos autónomos de manera económica, rápida y segura.
El software de StradVision ha obtenido la certificación Guobiao de China y la codiciada certificación ASPICE CL2 (Mejora del rendimiento del software automotriz y nivel 2 de contención de la capacidad de determinación). Se está implementando en 9 millones de vehículos, como SUV, sedán, camiones y autobuses autónomos, en todo el mundo en asociación con cinco de los principales fabricantes de automóviles del mundo. Los socios globales de StradVision también incluyen a NVIDIA, Hyundai, LG Electronics, Texas Instruments, Renesas y Aisin Group.
Así, que StradVision lanza una nueva herramienta de etiquetado automático para mejorar la seguridad vial y optimizar los datos de IA basada en la nube, basada en el software SVNet de StradVision, detecta y etiqueta automáticamente el 97% de los objetos 8 veces más rápido que un etiquetador humano, y a una fracción del costo.
En concreto, StradVision , cuyo software de percepción de cámara basado en IA es un innovador líder en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos, ha lanzado una herramienta de etiquetado automático basada en la nube (ALT) que trabaja con la solución SVNet pionera de la compañía para identificar de manera rápida y precisa objetos potencialmente peligrosos y condiciones de la carretera.
Diseñado para ser utilizado con SVNet, ALT promete marcar el comienzo de una nueva era para el etiquetado de datos, dejando atrás muchos de los inconvenientes y riesgos de las soluciones convencionales de etiquetado de datos manual.
ALT aprovecha los algoritmos de percepción integrados basados en aprendizaje profundo del software para permitir que los vehículos detecten y reconozcan objetos en las carreteras, como otros vehículos, carriles, peatones, animales, espacio libre, señales de tráfico y luces, incluso en condiciones climáticas adversas. o mala iluminación.
En comparación con la competencia, SVNet es compacto, requiere una capacidad de memoria mucho menor para funcionar y consume menos electricidad. También se puede personalizar para cualquier sistema de hardware gracias al software patentado y de última generación habilitado para Deep Neural Network de StradVision.
Para lograr una visión envolvente, la cámara de SVNet y las capacidades basadas en el aprendizaje profundo funcionan a la perfección con otros sensores como LiDAR y RADAR para procesar los datos de carreteras recopilados con alta velocidad y precisión.
Procesamiento de datos para ADAS y vehículos autónomos
Para que la inteligencia artificial (IA) sea eficaz en la detección y el reconocimiento de objetos, la tarea de recopilar y procesar datos es tan importante como desarrollar el software.
Llevar la IA de percepción de alto nivel al mercado requiere una inversión significativa, pero también la adquisición de datos y el etiquetado. La detección y el etiquetado de muestras de datos implica un proceso de capacitación detallado para todo el software de aprendizaje automático, que a menudo requiere una entrada manual costosa y que requiere mucho tiempo de los etiquetadores de datos humanos.
Un alto nivel de contribución humana también aumenta el riesgo de error humano, particularmente porque el etiquetado de datos ADAS es una tarea repetitiva pero orientada a los detalles.
StradVision, sin embargo, resuelve este problema para ADAS y vehículos autónomos con ALT y la SVNet patentada de aprendizaje profundo.
Una solución revolucionaria de StradVision
El sistema ALT de StradVision conecta los puntos entre los datos registrados por un vehículo y su software de inteligencia artificial.
Para cada fotograma de imagen o video grabado por el ADAS del vehículo, cada objeto del fotograma se etiqueta con ALT y se clasifica en tres categorías: objetos (por ejemplo, vehículos, peatones, semáforos, señales de tráfico y otros objetos estáticos), carriles (por ejemplo, carriles de tráfico en el entorno inmediato) y segmentación (por ejemplo, superficie de la carretera o espacio libre de la carretera).
Estos puntos de datos etiquetados se compilan a su vez en un banco de conocimientos de información a medida que el sistema de inteligencia artificial del vehículo continúa aprendiendo.
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| StradVision lanza un etiquetado automático para mejorar la seguridad vial y optimizar los datos de IA |
Velocidad y precisión basadas en la nube
Usando SVNet como plantilla, ALT puede escalar drásticamente el etiquetado de datos y la optimización de AI a través del procesamiento de datos 24/7 con su Unidad de procesamiento de gráficos (GPU).
Una vez que se implementa ALT, automáticamente anota y etiqueta el 97% de los objetos a ocho veces la velocidad de un ser humano y a una fracción del costo, lo que elimina la necesidad de que un gran equipo dedique cientos de horas a corregir objetos identificados por la IA de un vehículo. sistema.
Cuando se requiera la intervención humana, un pequeño equipo de expertos puede realizar ajustes para garantizar la calidad de los datos y reducir los posibles incidentes.
Aumento de las capacidades de inteligencia artificial de las ofertas de los socios OEM y de nivel 1
StradVision se complace en ofrecer ALT a sus socios automotrices Tier 1 y OEM, para que puedan utilizar completamente SVNet internamente con sus propios datos.
Los fabricantes de automóviles pueden usar ALT con SVNet para acelerar el desarrollo y la implementación de sus ADAS y vehículos autónomos de manera económica, rápida y segura.
El software de StradVision ha obtenido la certificación Guobiao de China y la codiciada certificación ASPICE CL2 (Mejora del rendimiento del software automotriz y nivel 2 de contención de la capacidad de determinación). Se está implementando en 9 millones de vehículos, como SUV, sedán, camiones y autobuses autónomos, en todo el mundo en asociación con cinco de los principales fabricantes de automóviles del mundo. Los socios globales de StradVision también incluyen a NVIDIA, Hyundai, LG Electronics, Texas Instruments, Renesas y Aisin Group.
Así, que StradVision lanza una nueva herramienta de etiquetado automático para mejorar la seguridad vial y optimizar los datos de IA basada en la nube, basada en el software SVNet de StradVision, detecta y etiqueta automáticamente el 97% de los objetos 8 veces más rápido que un etiquetador humano, y a una fracción del costo.
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