清华与上汽推出国内首款大规模交通数据自动标
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数据，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、一致性低等缺陷，掣肘自动驾驶系统AI算法的学习、迭代的速度。
该院AI实验室副主任孙辉表明：目前自动驾驶行业的标注工作一般都是通过委外给标注工厂，人工标注。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。而使用自动标注技术可以节约80%以上的时间，降低人力成本；同时还能避免手工标注中数据不规范的问题，增强一致性，提高标注的准确率。
该院研发的自动标注软件现已处于批量试用阶段，已经标注数十万张以上的图像，用于ADAS训练、自动驾驶学习等方面。目前主要以图像为主，融合毫米波雷达、GPS、CAN总线等数据信息，未来会涉及激光雷达三维点云与图像联合标注。
面对庞大的交通场景，为解决数据采集量问题，AI实验室一方面联合上汽集团收集大量图像；另一方面，孵化的众多企业中约有上万套产品在全国各地使用，主要在货运车辆上，24小时不间断传输数据，未来也会有产品安装在私家车上，丰富数据来源。众包采集也是研究的方向之一。
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，从而提升ADAS产品性能。例如针对前向避撞、车道保持、车道偏离等功能，可以通过大数据迭代算法模型，提升产品的可靠性和用户体验。而目前市面上智能车载系统数据基本都是依赖人工标注，国外也是人工标注居多，不够智能，产品迭代升级速度慢。国外虽然有做自动标注的企业，但不开放方法和软件，仅供内部使用，通过赚取服务费获利。
苏研院立足基础研究，加强开发应用。自主研发的自动标注数据软件不仅会在智能汽车领域使用，未来也会在高精地图，安防监控、交通监控，工业监测，智慧医疗等领域推广，做一个通用软件，实现产业化应用。
时间:2019-02-16 22:43 来源: 转发量:次
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