Искусственный интеллект (ИИ) с использованием техник глубокого обучения для улучшения ADAS

ИИ для улучшения ADAS с помощью глубокого обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение существенно перевернули систему дополнительной помощи водителю (ADAS), используя преимущества технологий глубокого обучения. ADAS сильно полагается на глубокое обучение для анализа и интерпретации большого количества данных, полученных от различных датчиков. Камеры, LiDAR (система лазерного обнаружения и измерения), радар и ультразвуковые датчики – это примеры таких датчиков. Данные, собранные в режиме реального времени из окружающей среды автомобиля, включают изображения, видео и показания датчиков.

Эффективное внедрение методов разработки машинного обучения в модели глубокого обучения позволяет системам ADAS анализировать данные сенсоров в реальном времени и принимать обоснованные решения для повышения безопасности водителя и помощи в водительских задачах, делая их готовыми к будущему автономному вождению. Они также могут оценивать расстояния, скорости и траектории окружающих объектов, позволяя системам ADAS предсказывать возможные столкновения и предоставлять своевременные предупреждения или принимать предотвращающие действия. Давайте рассмотрим основные этапы техник глубокого обучения в системе дополнительной помощи водителю и распространенные инструменты для разработки и внедрения систем ADAS.

Основные этапы разработки и внедрения моделей глубокого обучения для систем ADAS

Предварительная обработка данных

Предварительная обработка данных в системе ADAS направлена на подготовку собранных данных для эффективного анализа и принятия решений. Она включает такие задачи, как очистка данных от ошибок и несоответствий, обработка пропущенных значений с помощью интерполяции или экстраполяции, обработка выбросов и нормализация признаков. Для изображений изменение размера обеспечивает согласованность, а методы нормализации стандартизируют значения пикселей. Данные сенсоров, таких как данные LiDAR или радарные показания, могут проходить фильтрацию, такую как удаление шума или обнаружение выбросов, для улучшения качества.

Выполняя эти предварительные этапы обработки, система ADAS может работать с надежными и стандартизированными данными, улучшая точность прогнозов и общую производительность системы.

Выбор архитектуры сети

Выбор архитектуры сети является еще одним важным процессом в системе ADAS, поскольку он оптимизирует производительность, обеспечивает вычислительную эффективность, балансирует сложность и интерпретируемость модели, обеспечивает обобщение для различных сценариев и адаптируется к ограничениям аппаратного обеспечения. Выбирая соответствующие архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для визуальных задач и рекуррентные нейронные сети (RNN) или нейронные сети с долгосрочной памятью (LSTM) для анализа последовательных данных, системы ADAS могут повысить точность, достичь обработки в режиме реального времени, интерпретировать решения модели и эффективно обрабатывать различные условия вождения, при этом работая в рамках ресурсных ограничений. Свёрточные нейронные сети используют сверточные и пулинговые слои для обработки изображений и захвата пространственных характеристик, а рекуррентные нейронные сети и LSTM захватывают временные зависимости и сохраняют память для задач, таких как предсказание поведения водителя или обнаружение сонливости.

Подготовка данных для обучения

Подготовка данных для обучения в системе ADAS помогает разделить данные, аугментировать данные и выполнить другие необходимые шаги для обеспечения эффективного обучения модели и ее производительности. Разделение данных включает разделение собранных наборов данных на тренировочные, валидационные и тестовые наборы, позволяя сети глубокого обучения обучаться, настраивать гиперпараметры с использованием валидационного набора и оценивать производительность конечной модели с использованием тестового набора.

Техники аугментации данных, такие как отражение, поворот или добавление шума к изображениям, используются для увеличения разнообразия и размера обучающих данных, снижая риск переобучения. Эти шаги вместе улучшают качество, разнообразие и надежность обучающих данных, позволяя системе ADAS принимать точные и надежные решения.

 

Архитектуры сетей и автономные функции в системах ADAS

Процесс обучения

Процесс обучения в системе ADAS включает обучение моделей глубокого обучения с использованием алгоритмов оптимизации и функций потерь. Эти методы используются для оптимизации производительности модели, минимизации ошибок и обеспечения точных прогнозов в реальных условиях вождения. Путем настройки параметров модели через процесс оптимизации, модель изучает данные и повышает свою способность принимать обоснованные решения, повышая общую эффективность системы ADAS.

Обнаружение и отслеживание объектов

Обнаружение и отслеживание объектов также является важным шагом в системе ADAS, поскольку оно позволяет системам обнаруживать полосы движения или реализовывать обнаружение пешеходов для повышения безопасности дорожного движения. Существует несколько техник для выполнения обнаружения объектов в системе ADAS; некоторые популярные техники на основе глубокого обучения включают регионные сверточные нейронные сети (R-CNN), сети с одним выстрелом и многокоробочный детектор (SSD) и алгоритм You Only Look Once (YOLO).

Внедрение

Внедрение моделей глубокого обучения в системах ADAS обеспечивает совместимость обученных моделей глубокого обучения с аппаратными компонентами автомобиля, такими как бортовой компьютер или специализированные процессоры. Модель должна быть адаптирована таким образом, чтобы она могла работать без сбоев в рамках аппаратной архитектуры, которая уже существует. Модели должны быть интегрированы в программный стэк автомобиля, позволяя им взаимодействовать с другими программными модулями и датчиками. Они обрабатывают данные сенсоров в режиме реального времени из различных источников, таких как камеры, LiDAR, радар и ультразвуковые датчики. Эти развернутые модели анализируют поступающие потоки данных, обнаруживают объекты, определяют полосы движения и принимают решения, связанные с вождением, на основе своих интерпретаций. Это обработка в режиме реального времени крайне важна для предоставления своевременных предупреждений и помощи водителям в критических ситуациях.

Непрерывное обучение и обновление

  • Онлайн-обучение: Система ADAS может быть разработана для непрерывного обучения и обновления моделей глубокого обучения на основе новых данных и опыта. Это включает в себя внедрение механизмов для адаптации моделей к изменяющимся условиям вождения, новым сценариям и развивающимся требованиям безопасности.
  • Сбор данных и аннотация: Непрерывное обучение требует сбора новых данных и аннотаций для обучения обновленных моделей. Это может включать получение данных с различных датчиков, ручную аннотацию или маркировку собранных данных и соответствующее обновление процесса обучения.
  • Переобучение и настройка моделей: При сборе новых данных существующие модели глубокого обучения могут быть переобучены или настроены с использованием новых данных для адаптации к новым паттернам или изменениям в условиях вождения.

Давайте рассмотрим часто используемые инструменты, фреймворки и библиотеки в разработке ADAS.

  • TensorFlow: Открытый фреймворк глубокого обучения, разработанный Google. Он предоставляет всестороннюю экосистему для создания и обучения нейронных сетей, включая инструменты для предварительной обработки данных, построения сети и развертывания модели.
  • PyTorch: Еще один широко используемый открытый фреймворк глубокого обучения, который предлагает динамические вычислительные графы, что делает его подходящим для исследований и прототипирования. Он предоставляет широкий набор инструментов и утилит для создания и обучения моделей глубокого обучения.
  • Keras: Высокоуровневая библиотека глубокого обучения, которая работает поверх TensorFlow. Она предлагает легкий в использовании интерфейс для создания и обучения нейронных сетей, что делает ее доступной для начинающих и быстрого прототипирования.
  • Caffe: Фреймворк глубокого обучения, специально разработанный для скорости и эффективности, часто используется для реального времени в ADAS. Он предоставляет обширный набор предварительно обученных моделей и инструментов для развертывания моделей.
  • OpenCV: Популярная библиотека компьютерного зрения, которая предлагает широкий набор функций обработки изображений и видео. Она часто используется для предварительной обработки данных сенсоров, выполнения преобразований изображений и реализации алгоритмов компьютерного зрения в приложениях ADAS.

В заключение, интеграция техник глубокого обучения в системы ADAS позволяет им анализировать и интерпретировать данные в режиме реального времени с различных сенсоров, обеспечивая точное обнаружение объектов, прогнозирование столкновений и принятие предварительных решений. Это в конечном итоге способствует более безопасной и продвинутой системе помощи в вождении.