গত এক দশক বা তারও কম সময়ে, আপনার দেখা প্রতিটি অটোমেকার স্ব-চালিত গাড়ির বাজার বন্যার সম্ভাবনা নিয়ে উত্তেজিত ছিল। যদিও কয়েকটি প্রধান অটোমেকাররা 'অনেক-স্বায়ত্তশাসিত' যানবাহন চালু করেছে যা হাইওয়েতে নিজেদেরকে ড্রাইভ করতে পারে (অবশ্যই চালকদের কাছ থেকে অবিচ্ছিন্ন নজরে), স্বায়ত্তশাসিত প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞদের বিশ্বাসের মতো ঘটেনি।
2019 সালে, বিশ্বব্যাপী, প্রায় ছিল 31 মিলিয়ন স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন (স্বায়ত্তশাসনের কিছু স্তর) অপারেশনে। এই সংখ্যা 54 সাল নাগাদ 2024 মিলিয়নে বৃদ্ধি পাবে বলে অনুমান করা হয়েছে৷ প্রবণতাগুলি দেখায় যে 60 সালে 3% হ্রাস সত্ত্বেও বাজার 2020% বৃদ্ধি পেতে পারে৷
যদিও স্ব-চালিত গাড়িগুলি প্রত্যাশার চেয়ে অনেক দেরিতে চালু হওয়ার অনেক কারণ রয়েছে, একটি প্রাথমিক কারণ হল ভলিউম, বৈচিত্র্য এবং বৈধতার ক্ষেত্রে মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার অভাব। কিন্তু কেন প্রশিক্ষণ তথ্য স্বায়ত্তশাসিত যান উন্নয়নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ?
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটার গুরুত্ব
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এআই-এর অন্য যেকোন অ্যাপ্লিকেশনের চেয়ে বেশি ডেটা-চালিত এবং ডেটা-নির্ভর। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেমের গুণমান মূলত ব্যবহৃত প্রশিক্ষণ ডেটার ধরন, আয়তন এবং বৈচিত্র্যের উপর নির্ভর করে।
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি সীমিত বা কোনও মানুষের মিথস্ক্রিয়া সহ চালাতে পারে তা নিশ্চিত করতে, তাদের অবশ্যই রাস্তায় উপস্থিত রিয়েল-টাইম উদ্দীপনাগুলি বুঝতে, চিনতে এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করতে হবে। এই ঘটতে জন্য, বেশ কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক নিরাপদ নেভিগেশন প্রদান করতে সেন্সর থেকে সংগৃহীত ডেটা ইন্টারঅ্যাক্ট এবং প্রক্রিয়া করতে হবে।
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা কীভাবে সংগ্রহ করবেন?
একটি নির্ভরযোগ্য AV সিস্টেমকে প্রতিটি সম্ভাব্য পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষিত করা হয় যা একটি গাড়ির রিয়েল-টাইমে সম্মুখীন হতে পারে। সঠিক গাড়ির আচরণ তৈরি করতে পরিবেশগত ভেরিয়েবলের বস্তু এবং ফ্যাক্টর চিনতে প্রস্তুত থাকতে হবে। তবে প্রতিটি প্রান্তের ক্ষেত্রে সঠিকভাবে মোকাবেলা করার জন্য এত বড় পরিমাণে ডেটাসেট সংগ্রহ করা একটি চ্যালেঞ্জ।
AV সিস্টেমকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত করার জন্য, ভিডিও এবং ইমেজ অ্যানোটেশন কৌশলগুলি একটি চিত্রের মধ্যে থাকা বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। ক্যামেরা দ্বারা তৈরি ফটোগুলি ব্যবহার করে প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করা হয়, চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে এবং সঠিকভাবে লেবেল করে চিহ্নিত করে।
টীকাযুক্ত চিত্রগুলি মেশিন লার্নিং সিস্টেম এবং কম্পিউটারগুলিকে কীভাবে প্রয়োজনীয় কাজগুলি সম্পাদন করতে হয় তা শিখতে সহায়তা করে। সংকেত, রাস্তার চিহ্ন, পথচারী, আবহাওয়ার অবস্থা, যানবাহনের মধ্যে দূরত্ব, গভীরতা এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক তথ্যের মতো প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি সরবরাহ করা হয়।
বেশ কয়েকটি শীর্ষস্থানীয় কোম্পানি বিভিন্ন চিত্রে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্রদান করে এবং ভিডিও টীকা ফরম্যাট যা ডেভেলপাররা এআই মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারে।
প্রশিক্ষণের ডেটা কোথা থেকে আসে?
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি তাদের পরিবেশের আশেপাশের তথ্য সংগ্রহ করতে, সনাক্ত করতে এবং ব্যাখ্যা করতে বিভিন্ন সেন্সর এবং ডিভাইস ব্যবহার করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত উচ্চ-কার্যকারি AV সিস্টেমগুলি বিকাশের জন্য বিভিন্ন ডেটা এবং টীকা প্রয়োজন।
ব্যবহৃত কিছু সরঞ্জাম হল:
ক্যামেরা:
গাড়িতে উপস্থিত ক্যামেরা 3D এবং 2D ছবি এবং ভিডিও রেকর্ড করে
রাডার:
রাডার বস্তুর ট্র্যাকিং, সনাক্তকরণ এবং গতির পূর্বাভাস সম্পর্কিত গাড়িকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সরবরাহ করে। এটি গতিশীল পরিবেশের একটি ডেটা-সমৃদ্ধ উপস্থাপনা তৈরি করতে সহায়তা করে।
LiDaR (হালকা সনাক্তকরণ এবং রেঞ্জিং):
একটি 2D স্পেসে 3D চিত্রগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য, LiDAR ব্যবহার করা অত্যাবশ্যক৷ LiDAR লেজার ব্যবহার করে গভীরতা এবং দূরত্ব এবং প্রক্সিমিটি সেন্সিং পরিমাপ করতে সাহায্য করে।
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করার সময় নোট করুন
একটি স্ব-চালিত গাড়ির প্রশিক্ষণ একটি একক কাজ নয়। এটা ক্রমাগত উন্নতি প্রয়োজন. একটি সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত যান চালকবিহীন গাড়ির জন্য একটি নিরাপদ বিকল্প হতে পারে যার জন্য মানুষের সহায়তা প্রয়োজন। তবে এর জন্য, সিস্টেমটিকে প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন বিষয়ে প্রশিক্ষণ দিতে হবে উচ্চ মানের প্রশিক্ষণ তথ্য।
আয়তন এবং বৈচিত্র্য
একটি ভাল এবং আরো নির্ভরযোগ্য সিস্টেম উন্নত করা যেতে পারে যখন আপনি আপনার প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন ডেটাসেটের মডেল। একটি ডেটা কৌশল যা সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে কখন একটি ডেটাসেট যথেষ্ট এবং কখন বাস্তব-বিশ্বের অভিজ্ঞতা প্রয়োজন।
ড্রাইভিং এর কিছু দিক শুধুমাত্র বাস্তব বিশ্বের অভিজ্ঞতা থেকে আসে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনকে বিচ্যুত বাস্তব-জগতের পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়া উচিত যেমন সিগন্যাল ছাড়াই বাঁক নেওয়া বা পথচারীদের জেওয়াকিংয়ের মুখোমুখি হওয়া।
যদিও উচ্চ মানের ডেটা টীকা প্রচুর পরিমাণে সাহায্য করে, প্রশিক্ষণ এবং অভিজ্ঞতার সময় ভলিউম এবং বৈচিত্র্যের পরিপ্রেক্ষিতে ডেটা অর্জন করারও সুপারিশ করা হয়।
টীকা উচ্চ নির্ভুলতা
আপনার মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলিকে অবশ্যই পরিষ্কার এবং নির্ভুল ডেটাতে প্রশিক্ষিত হতে হবে। স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি চালানো আরও নির্ভরযোগ্য হয়ে উঠছে এবং উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা নিবন্ধন করছে, কিন্তু তাদের এখনও 95% নির্ভুলতা থেকে 99% এ যেতে হবে। এটি করার জন্য, তাদের রাস্তাটি আরও ভালভাবে বুঝতে হবে এবং মানুষের আচরণের অস্বাভাবিক নিয়মগুলি বুঝতে হবে।
মানসম্পন্ন ডেটা টীকা কৌশল ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
- তথ্য প্রবাহে ফাঁক এবং বৈষম্য চিহ্নিত করে শুরু করুন এবং ডেটা লেবেলিংয়ের প্রয়োজনীয়তা আপডেট রাখুন।
- বাস্তব-বিশ্বের এজ কেস পরিস্থিতি মোকাবেলা করার জন্য কৌশল তৈরি করুন।
- সর্বশেষ প্রশিক্ষণ লক্ষ্যগুলি প্রতিফলিত করার জন্য নিয়মিত মডেল এবং মানের বেঞ্চমার্ক উন্নত করুন।
- সর্বদা একটি নির্ভরযোগ্য এবং অভিজ্ঞ ডেটা প্রশিক্ষণ অংশীদারের সাথে অংশীদার হন যিনি সর্বশেষ লেবেলিং ব্যবহার করেন এবং৷ টীকা কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন।
সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে
অবজেক্ট ডিটেকশন ও ট্র্যাকিং
একটি ছবিতে পথচারী, গাড়ি, রাস্তার সংকেত এবং আরও অনেক কিছুর মতো বস্তুকে টীকা দেওয়ার জন্য বেশ কিছু টীকা কৌশল ব্যবহার করা হয়। এটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে আরও নির্ভুলতার সাথে জিনিসগুলি সনাক্ত এবং ট্র্যাক করতে সহায়তা করে।
নম্বর প্লেট সনাক্তকরণ
বাউন্ডিং বক্স ইমেজ অ্যানোটেশন কৌশলের সাহায্যে, নম্বর প্লেটগুলি সহজেই অবস্থিত এবং যানবাহনের ছবি থেকে বের করা যায়।সেমাফোর বিশ্লেষণ করা হচ্ছে
আবার, বাউন্ডিং বক্স কৌশল ব্যবহার করে, সিগন্যাল এবং সাইনবোর্ডগুলি সহজেই চিহ্নিত এবং টীকা করা হয়।
পথচারী ট্র্যাকিং সিস্টেম
পথচারীদের ট্র্যাকিং প্রতিটি ভিডিও ফ্রেমে পথচারীর গতিবিধি ট্র্যাকিং এবং টীকা দিয়ে করা হয় যাতে স্বায়ত্তশাসিত যানটি পথচারীদের গতিবিধি সঠিকভাবে চিহ্নিত করতে পারে।
লেনের পার্থক্য
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেমের বিকাশে লেনের পার্থক্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনে, সঠিক লেনের পার্থক্য সক্ষম করতে পলিলাইন টীকা ব্যবহার করে লেন, রাস্তা এবং ফুটপাথের উপর লাইন আঁকা হয়।
ADAS সিস্টেম
উন্নত ড্রাইভার সহায়তা ব্যবস্থা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে রাস্তার চিহ্ন, পথচারী, অন্যান্য গাড়ি, পার্কিং সহায়তা এবং সংঘর্ষের সতর্কতা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। সক্ষম করার জন্য কম্পিউটার ভিশন in ADAS, সমস্ত রাস্তার চিহ্নের ছবিগুলিকে কার্যকরভাবে টীকা করতে হবে বস্তু এবং দৃশ্যকল্পগুলি চিনতে এবং সময়মত পদক্ষেপ নিতে।
ড্রাইভার মনিটরিং সিস্টেম / ইন-কেবিন মনিটরিং
ইন-কেবিন মনিটরিং গাড়ির যাত্রী এবং অন্যদের নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে। কেবিনের ভিতরে রাখা একটি ক্যামেরা ড্রাইভারের গুরুত্বপূর্ণ তথ্য যেমন তন্দ্রা, চোখের দৃষ্টি, বিক্ষেপ, আবেগ এবং আরও অনেক কিছু সংগ্রহ করে। এই ইন-কেবিন চিত্রগুলি সঠিকভাবে টীকা করা হয়েছে এবং মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে।
বাউন্ডিং বক্স ইমেজ অ্যানোটেশন কৌশলের সাহায্যে, নম্বর প্লেটগুলি সহজেই অবস্থিত এবং যানবাহনের ছবি থেকে বের করা যায়।Shaip হল একটি প্রিমিয়ার ডেটা টীকা কোম্পানী, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেমগুলিকে শক্তিশালী করার জন্য ব্যবসাগুলিকে উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা প্রদানে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। আমাদের ইমেজ লেবেলিং এবং টীকা নির্ভুলতা স্বাস্থ্যসেবা, খুচরা এবং স্বয়ংচালিত শিল্পের মতো বিভিন্ন শিল্প বিভাগে নেতৃস্থানীয় AI পণ্য তৈরিতে সহায়তা করেছে।
আমরা প্রতিযোগিতামূলক মূল্যে আপনার সমস্ত মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলের জন্য প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন প্রশিক্ষণ ডেটাসেট সরবরাহ করি।
একটি নির্ভরযোগ্য এবং অভিজ্ঞ প্রশিক্ষণ ডেটা প্রদানকারীর সাথে আপনার AI প্রকল্পগুলিকে রূপান্তর করতে প্রস্তুত হন৷
