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尤其是在中國(guó)復(fù)雜的道路情況下，感知技術(shù)的進(jìn)步不能完全依賴算法的迭代或技術(shù)革新來(lái)解決。在這種情況下，經(jīng)過(guò)規(guī)范標(biāo)注帶有豐富語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)，能夠使得自動(dòng)駕駛的算法更好地理解和識(shí)別傳感器的畫(huà)面，從而解決相關(guān)的問(wèn)題，促進(jìn)其快速落地。
 

數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，當(dāng)下企業(yè)和開(kāi)發(fā)者獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)，主要通過(guò)自建團(tuán)隊(duì)或者采取業(yè)務(wù)外包的形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和處理。這兩種做法在成本和效率都有相應(yīng)不足。百度智能云-數(shù)據(jù)眾包針對(duì)如何構(gòu)建高質(zhì)量智能駕駛數(shù)據(jù)集，走出了區(qū)別前兩者的道路。
 

以下內(nèi)容是根據(jù)百度智能云-數(shù)據(jù)眾包標(biāo)注團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人閔楠在2019年AI+智能汽車(chē)創(chuàng)新峰會(huì)演講題目《構(gòu)建高質(zhì)量智能駕駛數(shù)據(jù)集》整理而成。
 

正文：
 

感知技術(shù)是智能駕駛當(dāng)中的關(guān)鍵一環(huán)，尤其是在國(guó)內(nèi)路況比較復(fù)雜的情況下，感知技術(shù)的突破不能完全通過(guò)算法的迭代或者是技術(shù)革新來(lái)解決。

在這種情況下，經(jīng)過(guò)人工標(biāo)注的帶有豐富語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)，可以使得算法更好地理解和識(shí)別視覺(jué)攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器所傳輸?shù)漠?huà)面信息和障礙物信息。
 

當(dāng)下，每一個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都面臨著一個(gè)問(wèn)題：海量的數(shù)據(jù)如何高效地從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)注之后帶有豐富語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)。
 

傳感器從真實(shí)世界所采集到數(shù)據(jù)，完成了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的過(guò)程。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了一定的標(biāo)定和結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的存儲(chǔ)過(guò)程后，需要再經(jīng)過(guò)人工標(biāo)注才能產(chǎn)生出帶有標(biāo)簽和語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)才能夠?yàn)樗惴ㄋ谩?/span>
 

相反，如果傳感器無(wú)法在真實(shí)的世界中挖掘到足夠多的有用數(shù)據(jù)，就需要有意生產(chǎn)和收集這樣的數(shù)據(jù)來(lái)提升算法的精準(zhǔn)度。
 

從理論層面上說(shuō)：數(shù)據(jù)的標(biāo)注結(jié)果越精準(zhǔn)，對(duì)于算法的運(yùn)算結(jié)果越好。因此數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注工作都非常重要。
 

企業(yè)和開(kāi)發(fā)者一般采取兩種做法：
 

自建團(tuán)隊(duì)。自建團(tuán)隊(duì)需要耗費(fèi)大量的精力來(lái)維護(hù)自有的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)。通常情況下還需要開(kāi)發(fā)甚至長(zhǎng)期地維護(hù)一個(gè)合用的數(shù)據(jù)標(biāo)注的工具或者平臺(tái)。唯有如此，才能長(zhǎng)期系統(tǒng)性實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)記工作，以及進(jìn)行時(shí)效性數(shù)據(jù)的補(bǔ)充工作。業(yè)務(wù)外包。業(yè)務(wù)外包的模式相對(duì)于自建團(tuán)隊(duì)也有其難點(diǎn)。當(dāng)下，自動(dòng)駕駛的研發(fā)選型方案不斷進(jìn)化，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)能力要求不斷提升。業(yè)界對(duì)于標(biāo)注的需求不斷進(jìn)化：從最原始的2D圖像的標(biāo)注需求，慢慢進(jìn)化到3D點(diǎn)云的標(biāo)注需求，到全象素的語(yǔ)義分割，甚至多傳感器融合障礙物的標(biāo)注能力。不斷進(jìn)化的需求都對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的能力都提出了很大的挑戰(zhàn)。因此，企業(yè)需要不斷地研發(fā)新的標(biāo)注工具，甚至是尋找標(biāo)注能力不斷進(jìn)化的團(tuán)隊(duì)。百度智能云-數(shù)據(jù)眾包希望能夠給合作伙伴提供一個(gè)在成本和效率上都優(yōu)于上述兩種方案的解決方案。
 

關(guān)于百度智能云數(shù)據(jù)眾包

百度智能云-數(shù)據(jù)眾包成立于2011年，目標(biāo)是為百度內(nèi)部的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)提供AI數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注服務(wù)。
 

目前，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包已經(jīng)承接了包括百度智能駕駛事業(yè)群在內(nèi)的絕大部分團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求。2017年下半年，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包正式對(duì)外開(kāi)放標(biāo)注的經(jīng)驗(yàn)和能力，成為綜合性訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。
 

百度智能云-數(shù)據(jù)眾包通過(guò)定制化的流程管理、質(zhì)量管理、資源/人員管理能夠高效地分發(fā)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全。
 

百度智能云-數(shù)據(jù)眾包在智能駕駛行業(yè)上的應(yīng)用


智能駕駛的傳感器的數(shù)據(jù)輸出一般分為以下三種類型：
 

第一種是障礙物的檢測(cè)、跟蹤以及多傳感器下障礙物融合。百度智能云-數(shù)據(jù)眾包，從2015年開(kāi)始從事智能駕駛的障礙物標(biāo)注，除了具備最基本的單目和雙目攝像頭障礙物標(biāo)注、魚(yú)眼攝像頭和環(huán)視攝像頭的障礙物標(biāo)注能力之外；百度智能云-數(shù)據(jù)眾包還具備了從4線到128線等線束不同的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的標(biāo)注能力，同時(shí)還具備多傳感器融合障礙物的標(biāo)注能力，包括激光雷達(dá)和攝像頭融合、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)等傳感器融合障礙物的標(biāo)注能力；在V2X的數(shù)據(jù)標(biāo)注方面，百度智能云數(shù)據(jù)眾包團(tuán)隊(duì)也具備相關(guān)的標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)。
 

第二種傳感器所輸出的車(chē)外的環(huán)境感知以及車(chē)道信息。在車(chē)外環(huán)境感知以及車(chē)道信息方面，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)也累積了豐富的標(biāo)注方案，處理了龐大的車(chē)道檢測(cè)、車(chē)位識(shí)別、路面信息、交通標(biāo)識(shí)、定位元素、可行駛區(qū)域和語(yǔ)義分割等類型的數(shù)據(jù)（包含Apollo平臺(tái)室外場(chǎng)景集合）。
 

第三種是對(duì)車(chē)內(nèi)環(huán)境的感知和對(duì)駕駛員駕駛意愿的交互。車(chē)內(nèi)環(huán)境的感知，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包具備非常典型的疲勞駕駛的行為檢測(cè)能力，具備包括駕駛員的面部的關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注和面部表情檢測(cè)，以及客運(yùn)車(chē)輛當(dāng)中，乘客的位置感知等標(biāo)注能力。
 

關(guān)于產(chǎn)能規(guī)模
 

百度和山西省政府合作，在太原建立了一個(gè)巨大的標(biāo)注中心，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)豐富的線上眾包人力，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)規(guī)模超過(guò)5000人，障礙物和車(chē)道線等2D數(shù)據(jù)的每日產(chǎn)能峰值達(dá)到4萬(wàn)幀左右、點(diǎn)云障礙物標(biāo)注量在1萬(wàn)幀左右。
 

大規(guī)模的生產(chǎn)節(jié)奏下，如何保證標(biāo)注人員對(duì)標(biāo)注規(guī)則的理解和執(zhí)行是一致、并且保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。百度智能云-數(shù)據(jù)眾包在這個(gè)問(wèn)題上進(jìn)行了不斷的做摸索和迭代。
 

首先百度智能云-數(shù)據(jù)眾包建立對(duì)標(biāo)注員和審核人員培訓(xùn)和考試等標(biāo)準(zhǔn)流程。此外，在標(biāo)注工具里，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包也集成了智能算法，比如連續(xù)幀的標(biāo)注算法可以根據(jù)上一幀人工標(biāo)注的障礙物類別，智能地預(yù)測(cè)和標(biāo)注下一幀將會(huì)出現(xiàn)障礙物類別。
 

智能算法能夠極大地解放標(biāo)注人員的壓力，標(biāo)注人員只需要在算法識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些修整，這樣能夠極大地降低在標(biāo)注過(guò)程中人工的參與和主觀判斷產(chǎn)生的引入人工錯(cuò)誤的可能性。
 

百度智能云-數(shù)據(jù)眾包標(biāo)注完每一條數(shù)據(jù)，都會(huì)經(jīng)過(guò)一個(gè)人工的審核和自動(dòng)化的腳本檢測(cè)過(guò)程，這樣能夠有效保證標(biāo)注結(jié)果符合標(biāo)注規(guī)則。
 

此外，數(shù)據(jù)安全也是百度智能云-數(shù)據(jù)眾包非常重視的方面。除了標(biāo)準(zhǔn)的合同條款以及保密協(xié)議之外、還有技術(shù)上的手段進(jìn)行保證——百度智能云-數(shù)據(jù)眾包會(huì)進(jìn)行任務(wù)封裝、數(shù)據(jù)加密、專線傳輸、專利的反爬。
 

對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)安全有特殊要求的客戶，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包準(zhǔn)備了私有化部署的標(biāo)注平臺(tái)、專屬的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)、和封閉的標(biāo)注場(chǎng)地，確保數(shù)據(jù)的安全。
 

多種的方案能夠滿足對(duì)數(shù)據(jù)安全有不同級(jí)別需求的客戶。在整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行過(guò)程中，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包的項(xiàng)目經(jīng)理和商務(wù)經(jīng)理會(huì)進(jìn)行全程的對(duì)接。一般情況客戶只需要提供標(biāo)注規(guī)則和待標(biāo)注數(shù)據(jù)，在項(xiàng)目結(jié)束后對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)收即可。
 

總結(jié)

數(shù)據(jù)是人工智能的燃料，數(shù)據(jù)在智能駕駛領(lǐng)域的重要性不容置疑的。絕大部分企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)是非常重視的，但都共同面臨著缺乏有效獲得大量且高質(zhì)量數(shù)據(jù)渠道的困境。因此，針對(duì)國(guó)內(nèi)路況較為復(fù)雜和國(guó)內(nèi)智能駕駛起步稍晚的現(xiàn)狀，百度智能云-數(shù)據(jù)眾包通過(guò)多年的經(jīng)驗(yàn)，以及多年建立起來(lái)的高效的管理方案以及專業(yè)的軟硬件設(shè)施，能夠不斷地為智能駕駛提出新的思路。