 |
Безопасность гарантируется
Выбор редких интересных данных из видеопотока является чрезвычайно важным этапом, особенно на поздних стадиях обучения нейронных сетей. Именно он позволяет достигнуть максимальной точности распознавания объектов и крайне важен при решении задач класса life critical (критичных для жизни человека) к которым относятся системы автопилотирования трамваем, трактором и иными транспортными средствами, призванных обеспечить безопасность участников движения в любых условиях.
Специалисты Cognitive Pilot предложили продуктивный метод автоматического поиска необычных данных в видеопотоке. Ими была разработана технология Cognitive Smart OoD (от международного названия этого направления - Out-of-Distribution detection), позволяющая осуществлять такой поиск автоматически.
Суть подхода, разработанного Cognitive Pilot, состоит в следующем. Если обучить нейронную сеть на наиболее часто встречающихся при движении транспортного средства изображениях, с чем у разработчиков, как правило, проблем не возникает, то система в этом случае может обеспечить только базовый, близкий к промышленному уровень безопасности. Но для того, чтобы система автопилотирования гарантировала безопасность транспортного средства, нужно, чтобы нейронная сеть была обучена всем ситуациям, которые только могут возникнуть в процессе ее эксплуатации. Чтобы учесть это, нейронную сеть необходимо обучить всевозможным редким ситуациям, с чем и возникают большие сложности.
Примером редких, нетипичных данных может быть частично заслоненный светофор, вспышка молнии во время движения, животное в поле, необычная машина и даже метеорит.
Примеры редких данных
Поиск такого рода объектов в видеопотоке традиционным, “ручным” способом является чрезвычайно трудоемкой и утомительной процедурой, которая занимает у разработчиков ИИ многие недели, а то и месяцы. «Это как добыча радия, может занимать десятки человеко-лет», рассказывает руководитель направления беспилотного транспорта Cognitive Pilot Геннадий Савицкий. «Произвести качественный отбор изображений такого рода специалисту по разметке вручную просто нереально. Уникальных кадров может быть один на миллион, они просто на вес золота».
Специалисты Cognitive Pilot смогли автоматизировать поиск редких данных в видеопотоке и делать это, фактически, по нажатию клавиши.
«Открытие ученых и инженеров Cognitive Pilot означает, что найдено важнейшее средство автоматического обучения автопилота всевозможным случайностям, которые могут возникнуть при движении транспортного средства. А это значит, что практически во всех случаях наша система автопилотирования способна четко понимать ситуацию на дороге, в поле, на рельсах и адекватно на нее реагировать, обеспечивая максимальную безопасность движения. Это огромный технологический прорыв, чрезвычайно большое событие на рынке систем ИИ», говорит генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
Технология Cognitive Smart OoD позволяет правильно классифицировать и упорядочивать редкие и необычные объекты. На первом этапе производится оценка датасета на предмет содержания редких изображений и пригодности для разметки и обучения. Это осуществляется с помощью нейронной сети, обученной на достаточно большом разнообразном наборе данных, а также визуализации распределения данных уже в интересующем нас домене.
Промежуточный момент работы системы – визуализация распределения данных со светофорами. Ярким цветом выделены изображения, которые с высокой вероятностью содержат светофоры с новыми/редкими признаками.
«Мы научились правильно классифицировать и визуализировать редкие нетипичные объекты. Если при обучении ансамбля алгоритмов образец относится больше чем к одному классу одновременно, то он однозначно представляет интерес. Например, если на светофоре сидит птица, то данный образец относится как к классу устройств регулировки движения, так и к классу птиц.
Мы даже можем посмотреть, чем интересен редкий объект и почему он попал в тот или иной класс», комментирует Геннадий Савицкий.
На втором этапе, для поиска нетипичных данных и данных с редкими признаками в Cognitive Smart OoD используются статистические методы.
Cogniitve Pilot ранее уже представляла результаты работ по автоматизации поиска репрезентативных данных в видеопотоке. «Возможность автоматизации отбора редких данных является громадным шагом вперед, продолжением наших разработок в направлении машинного обучения. В этой зоне рынка ИИ для беспилотного транспорта у нас накоплена одна из наиболее солидных экспертиз по обучению нейронных сетей на собственных датасетах сразу в нескольких сегментах: сельском хозяйстве, рельсовом транспорте и системах помощи водителю», заключает Ольга Ускова.
Технология Cognitive Smart OoD уже реализована в системах автопилотирования Cognitive Pilot, как для агро-транспорта, так и умных трамваев.
Контактное лицо: Анна Малярчук
Компания: Cognitive Pilot
Добавлен: 22:39, 04.04.2024
Количество просмотров: 222
Страна: Россия
| «1С-Рарус» трансформировал продажи в холдинге United Elements с 1С:CRM, 1С-Рарус, 22:14, 20.03.2026, Россия133 |
| «1С-Рарус» автоматизировал продажи и управление проектами в холдинге United Elements, входящем в ТОП-10 дистрибьюторов климатического оборудования в России. Благодаря созданию единой цифровой среды на базе «1С:CRM ПРОФ» и «1С:Комплексная автоматизация» холдинг выстроил двухуровневую систему продаж и на треть сократил время обработки клиентских заявок. |
| Web3 Tech запустила облачную версию платформы «Цифровое казначейство», Web3 Tech, 22:04, 20.03.2026, Россия40 |  |
| Компания Web3 Tech представляет SaaS-версию решения «Цифровое казначейство». Новый формат поставки позволит крупному и среднему бизнесу существенно сократить time-to-market и бюджет на развертывание безопасной системы управления криптовалютой и другими цифровыми активами. |
| Просьба удалить материалы, АО НПФ ЛОГИКА, 21:59, 20.03.2026, Россия43 |
| Добрый день! Просьба удалить с площадки ранее размещенные новости АО НПФ ЛОГИКА, консорциума ЛОГИКА. |
| Effect Isource обновил сервисы анализа рынка для корпоративных закупок, Isource, 21:57, 20.03.2026, Россия114 |  |
| Время на поиск поставщиков и расчет начальной максимальной цены контракта сократилось на 90% и 80% и занимает теперь до 25 минут и 60 минут соответственно. Инструмент предназначен для компаний, стремящихся ускорить подготовку к закупочным процедурам и повысить обоснованность решений за счет актуальной рыночной информации. |
|
|
