百度智能云数据众包真值系统解决方案丨确认申报2023金辑奖·中国汽车新供应链百强

新能源采编新能源汽车 2023-08-23 16:20:19 420阅读 举报

百度智能云数据众包真值系统解决方案丨确认申报2023金辑奖·中国汽车新供应链百强

申请技术:百度智能云数据众包真值系统解决方案

参选领域:智能驾驶

创新点及优势

技术描述:

百度智能云数据众包真值系统提供全流程技术服务,一体化的真值评测方案和数据生产应用闭环,能够帮助企业缩短研发周期、减少数据成本、提高模型评测效果。 通过真值车改装,可提供标定、同步、运动补偿等数据融合技术支持,有助于获取更高质量感知数据、提高算法世界结果准确度。完备的工具模块保证真值数据源有效可用,标定能力误差小,相机内参标定标定误差<0.02pixel、相机-lidar外参标定20m内标定误差<0.4pixel、lidar-lidar外参标定50m内平面重合误差<0.02m,时间同步误差小,相机和lidar帧率,一般曝光误差小于30ms、Trigger模式曝光误差小于10ms。 具备甲级测绘资质和丰富的采集经验,当前已采集1100万公里道路里程,覆盖全国主流道路场景采集,可解决自动驾驶企业在道路采集上“缺少测绘资质与合规方案,缺乏道路采集经验”的痛点,为客户提供专业的采集团队,获取高质量路采数据。目前已通过领先的技术优势,96%的数据加工环节可实现AI自动化,极大提高数据处理效率。 提供全流程数据处理工具服务,助力数据流转能效提升。以“数据管理”为纽带,串联整个自动驾驶模型开发进程,主要包括对原始的采集数据、数据加工处理后的数据集数据、特征提取后的特征数据、场景提取后的场景集数据的管理等,同时提供多种数据处理手段,用于高价值数据提取与管理。通过百度多年技术积累,海量场景数据加持,并依托百度文心大模型,可为客户提供通用的、低成本、高效率、高质量、规模化、自动化的数据挖掘服务。通过自动化的数据挖掘,较人工提效80%,以图搜图检索命中率达96%。 提供在线真值推理与管理能力,助力算法模型评测。面对大规模的真值生成需求,通用的真值生成流程与便捷的标注工具能够提高真值生成效率与质量。同时具备全面强大的编辑工具,多种操作项配置和丰富的快捷键能够精细化调整真值。最终,通过人工调整真值,可以极大的保障真值结果的准确性和可靠性。根据过往案例经验,百度智能云目前2D框选能力正确率达99.9%、2D分割能力正确率达98%、3D框选能力正确率达99%、3D分割能力正确率达98%。 提供完善的评价体系,提高感知算法的准确性,加速优质算法的沉淀。具备成熟的工具链支撑,完善的算法迭代闭环,丰富的评测指标和多元可视化的评测结果。内置30+模型评价指标,目前已覆盖主要2D智驾场景(图像分类/物体检测/实例分割/目标追踪),并逐步扩展覆盖3D场景(3D物体检测等)。支持目标检测、车道线、可行驶区域等类别评测,且具备完善的评测指标。提供全面的类别与指标体系,支持不同置信度阈值下的评测指标结果分析,同时支持对真值结果数据和待测设备数据进行可视化查看,保障算法评估结果可依赖。

独特优势:

百度智能云数据众包真值系统在数据获取、真值算法和平台功能上具备优势。 在数据获取方面,百度智能云数据众包真值系统拥有专业的车辆改装技术团队;具备时间同步、传感器标定、运动补偿等数据融合能力;能够一站式车辆改装、数据采集、数据合规处理服务。 在真值算法方面,百度智能云数据众包真值系统场景覆盖广,模型对资源需求低(GPU要求降低50%-75%),同时可进行海量的数据训练,模型准确度高,泛化性强。 在平台功能方面,百度智能云数据众包真值系统通过向导式任务创建方式,多维度任务信息查看,提高工作效率;通过逻辑优先级调度,确保资源合理利用;通过全面的评测类别,丰富的评测指标,可多元可视化评测结果。

应用场景:

当前,百度智能云数据众包真值系统已广泛应用于国内外各大车企、Tier1、AI算法公司等企业。

未来前景:

自动驾驶的安全可靠性与模型质量密切相关,自动驾驶企业需要一个健全的评测机制,用于自动驾驶技术真实能力的评估,保障模型的准确性、稳定性、高效性。优质的模型评估,有助于建立技术信任,推进人工智能技术应用落地。未来,在人工智能、测绘、汽车企业、5G通信技术的深度融合下,该产品能够服务更多的客户,不仅限于车企,还有Tier1、AI算法公司等企业。

金辑奖介绍:

由盖世发起,旨在“发现好公司·推广好技术·成就汽车人”, 并围绕着“中国汽车新供应链百强”这个主题进行展开,表彰在新“人机时代”下,汽车产业深度变革过程中,拥有头部影响力的企业以及正处于高速成长阶段的具有新技术、新理念、新模式的前瞻型公司,进行优秀企业及先进技术解决方案的评选,向行业内外展示这些优秀的企业和行业领军人物,共同推动行业的发展和进步。

版权声明:
作者:新能源采编
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分类:新能源汽车
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