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2018-12-28 09:52:31

自动驾驶已经是车圈红到发紫的焦点话题,也是中国汽车产业实现“弯道超车”的一张王牌。

作为自动驾驶技术的基础,标注信息至关重要。对传感器采集到的大量交通数据进行分类、标注,然后上传给自动驾驶系统进一步学习,提高自动驾驶的精确度。自动驾驶系统经过大量交通数据反复训练和学习,会变得越来越聪明,越来越智能。

目前,绝大多数企业采用人工标注信息,面对大规模的交通数据就捉襟见肘了。人工标注存在时间长、成本高、精准度低等缺陷,掣肘自动驾驶系统的深度学习、迭代的速度。

从去年开始,上汽集团与清华大学苏州汽车研究院合作,共同开展“面向智能驾驶大规模交通数据自动标注及其运维管理研究”,目前软件进一步迭代,可以说是国内第一款自动标注交通数据的软件。

近日,记者就自动标注交通数据的相关问题,独家采访了清华大学苏州汽车研究院AI实验室副主任孙辉。

Q:目前,自动驾驶行业是如何对交通数据进行标注的?

孙辉:现在企业的标注工作一般都是通过委外给标注工厂,手动来标注。网上也有开源的软件,但是只能做简单的标注,比如说标注边框、特征点。对于图像分割等复杂的标注,一般通过photoshop作图软件来做,效率比较低,一张图要花几十分钟,成本在20元以上。如果用我们的自动标注,至少可以节约80%以上的时间,原来花费半年的事情,只需要一个月就能完成了,成本也下降很多。

Q:自动标注有哪些优势?

孙辉:自动标注可以大幅提高效率、降低成本。此外,手工标注会有数据不规范的问题,不同的人标注时对场景的理解不一样。一致性的问题一直是手工标注的难点,手工标注准确率大概在95%以上,但是不能提升到很高,就是因为存在差异性,自动标注就可以较好地解决这个问题。

Q:自动标注应用到整车厂的自动驾驶测试了吗?

孙辉:我们和上汽都在试用,现在是批量试用阶段,已经标注了十万张以上的图像,用于ADAS训练、自动驾驶学习方面。目前自动标注以图像为主,也有激光雷达的数据、以及GPS的数据,未来也会做三维标注。

Q:交通信息量非常大,我们如何解决采集量的问题?

孙辉:一方面,上汽这边会采集大量图像;另一方面,我们苏州汽车学院也孵化了很多企业,他们的产品都装有ADAS功能,可以联网。大概有上万套产品在全国各地一直在跑,主要在货运车辆上,白天晚上都可以跑,时刻往后台传输数据。我们未来会有产品安装在私家车上,来丰富数据来源。

此外,众包采集是目前比较靠谱的方法。但是没有标准,上传的图像质量参差不齐,我们可以用软件来把关,做一套评价系统,这是未来考虑的一个方向。

Q:私家车主要采集城区的图像,这样的复杂程度可以自动标注吗?

孙辉:城区的自动标注会有难点,因为交通复杂程度很高。另外,遮挡情况也比较严重。这就要求我们的模型要持续地进行迭代,现在是第二代。随着标注的信息越多,机器反复学习和训练,我们的能力就越强,标注的就越好,竞争力也就更大。

Q:自动标注能力越来越强,对消费者来说有哪些好处?

孙辉:数据驱动的时代,数据越多、越好,得到的模型最终效果就越好,从而可以提升ADAS的功能,比如前向避撞、车道保持、车道偏离等功能,可以提升产品的可靠性,和用户体验。未来,想要攻克自动驾驶,首先要攻克数据,这是不可缺少的一步。总体来说,我们做的是比较基础的工作,但却非常重要。

Q:市面上有很多车型已经有ADAS功能,可靠性不高吗?

孙辉:现在的ADAS功能还不够智能,需要通过软硬件升级不断迭代。现在市面上搭载的ADAS功能基本都是手动标注,国外也是手动标注居多,当然也有做自动标注的企业,但是不开放方法和软件,仅供自己内部使用,他们赚的是服务费,我给你标注,你付钱给我。

Q:这款自动标注软件如何实现产业化应用?

孙辉:这是我们和上汽合作的项目,我们都在探索如何产业化。目前来说,如果做的好,我们不仅会在苏州、上汽应用,也会把它推广开来,不仅限于汽车行业,做一个通用软件。因为所有做AI相关的工作,都会用到数据标注。

Q:除了汽车行业,自动标注软件还有哪些应用方向?

孙辉:未来有几个可以拓展的方向,一是高精地图。二是用在安防监控、交通监控;三是用于工业检测,比如,用机器来挑选零件有无问题,就会涉及到大量的标注工作。四是智慧医疗,比如X光、CT片,经过训练后的模型来筛选哪里有问题,医生再来进一步诊断。

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