探究“黑科技”：自动驾驶中的对象追踪技术丨曼孚科技

Posted 2023-04-27 曼孚科技

自动驾驶在真正上路前，会经过上千公里的测试。许多自动驾驶公司为了更好地掌握车辆的安全性能，会在训练中增设障碍物，如果车辆能够成功规避障碍物，说明该自动驾驶车辆更安全。

而对象追踪技术的出现，对解决这类问题起到了关键性作用。

作为无人驾驶的必要技术之一，目标追踪通过计算机视觉技术来识别并跟踪移动目标，帮助自动驾驶车辆能够更好地识别和跟踪周围的动态目标，从而更好地决定并执行操作方案。

比如，当行人或车辆在车前方出现时，车辆需要通过识别和跟踪目标来计算距离和速度，从而规避任何潜在的危险。

该技术不仅能够弥补单纯视觉检测带来的漏检，而且可以描绘出目标的运动轨迹，在智能驾驶场景中具有着重要意义。

视频与图像跟踪：在对象追踪中，有两种常见的形式：视频跟踪和图像跟踪。视频跟踪基于计算机对连续帧之间的运动进行分析和处理，比如视频中的行人、汽车和自行车等。

而图像跟踪则是基于静止的图片，通过对目标的特征进行提取和匹配来实现目标的追踪。例如，对于一张道路上的照片，通过识别车辆的轮廓来实现对车辆的跟踪。

单目标与多目标追踪：在对象追踪中，单目标追踪是指在视频或图像中识别和跟踪一个单一的目标。

而多目标追踪则是同时跟踪多个目标的技术。比如，在监控领域，需要同时跟踪多个人和车辆，以实现对区域内的物体进行有效的检测和定位。

目标追踪算法：在目标追踪算法中，最常用的是卡尔曼滤波算法。卡尔曼滤波算法是一种最小均方估计法，依据目标的位置和速度动态估计目标的运动。

另一种常见的目标跟踪算法是粒子滤波算法，这种算法基于一组粒子进行计算，相较于卡尔曼滤波，它能更好的跟踪非线性和非高斯分布的目标。

近年来，神经网络也愈来愈多地被应用于目标追踪，这种方法可以提高追踪结果的精度和鲁棒性。

数据标注的作用：要实现准确的对象追踪，数据标注是关键，数据标注的过程就是非结构化数据转向结构化数据的过程。

对目标追踪来说，详细准确地标注各种交通工具和行人，提高数据的准确性和一致性，可以为对象追踪提供更好的数据基础，提高追踪的效率和准确性。

对象追踪和数据标注技术的结合，可以加速自动驾驶技术的发展。自动驾驶汽车可以通过对象追踪技术，不断地追踪不同的交通工具和行人，快速响应各种交通事件，从而提高行车安全性。

同时，数据标注技术可以为算法提供更好的数据基础，提高算法准确率和鲁棒性，从而使自动驾驶汽车能够更准确地处理各种交通状况。

总之，对象追踪是无人驾驶中不可或缺的技术。从视频跟踪到图像跟踪，从单目标追踪到多目标追踪，从卡尔曼滤波到神经网络，全方位掌握对象追踪技术将会进一步提升自动驾驶的安全性。

同时，数据标注的作用也不可忽视，它可以帮助开发人员更好地训练和测试算法，提高算法的准确度和性能，加速自动驾驶落地进程。

 

数据标注，自动驾驶汽车的新“引擎”丨曼孚科技

伴随着计算机视觉技术的日臻成熟，出行生态不断智能化，这其中典型的应用场景就是汽车自动驾驶。

1.汽车自动驾驶真的来了

2018年，世界上首个无人出租车正式上路。这是硅谷初创公司 Drive.ai 在美国得克萨斯州 Frisco 实现的第一批无人出租车出行。

国内领域，百度是汽车自动驾驶行业的佼佼者。今年11月30日，百度在广州开启了RoboTaxi的试运营服务，这是百度的自动驾驶出租车在长沙试运营后，又一个城市开始了自动驾驶汽车的试运营。

如果算上滴滴年底在上海推出自动驾驶出租车的计划，2019年有可能在三座城市中看到自动驾驶出租车的身影。

可以说，自动驾驶汽车真的要来了。

2.汽车自动驾驶背后的技术支持

在汽车自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等多项“技能”，这些技能可以统称为“人工智能”。

然而，所谓的智能只是一个结果，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。

而这就需要依靠数据标注。

数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。在汽车自动驾驶领域，数据标注处理的标注场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。

3.汽车自动驾驶领域常用的几种数据标注工具

数据标注通常处理的数据类型有语音、文本、图像等内容，标注的类型有分类、画框、注释、标记等等，具体到汽车自动驾驶领域，经常使用的标注工具有2D框、3D立方体、车道线、多边形、语义分割等等。

我们从曼孚科技数据标注后台挑选了几张示例图，可以帮助大家对标注场景有更好的理解：

曼孚科技2D框标注效果图

曼孚科技3D立方体标注效果图

曼孚科技车道线标注效果图

曼孚科技多边形标注效果图

曼孚科技语义分割标注效果图

正是有了以上这些标注好的数据做支撑，自动驾驶汽车才可以畅行在科技的快车道。

4.高质量的数据才是行业的未来

随着自动驾驶汽车开始从实验室走向现实，自动驾驶汽车的安全性就越来越受到社会的广泛关注。

作为自动驾驶技术的基础，标注数据质量的高低直接影响最终模型效果的好坏。海量且高质量、精细化的数据可以在很大程度上提升汽车自动驾驶的安全性与实用性，助推自动驾驶落地化进程。

事实上，汽车自动驾驶领域对于标注数据质量的新要求也是数据标注行业未来发展方向的一个重要缩影。与人工智能行业“高精尖”、“高科技含量”的标签不同，数据标注仍然属于劳动密集型产业，长期处于粗放的状态中。

随着以汽车自动驾驶为代表的人工智能项目开始纷纷落地，越来越多的AI企业意识到，高质量的数据集是影响人工智能项目落地的关键。

未来，精细化、场景化、定制化将是数据标注行业发展的重要方向，产业变革的大门已然开启，高质量的标注数据集将撑起人工智能行业新的未来。