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Scale AI > 实例探究 > Nuro 通过 Nucleus 对象自动标记增强自动驾驶汽车的安全性
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Nuro Enhances Autonomous Vehicle Safety with Nucleus Object Autotag

技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 网络安全和隐私 - 身份认证管理
适用行业
  • 教育
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
用例
  • 篡改检测
  • 虚拟培训
服务
  • 培训
挑战
Nuro 是一家专门从事送货服务自动驾驶车辆的机器人公司,在识别训练数据中不常见但有意义的场景方面面临着重大挑战。该公司的自动驾驶车辆旨在将货物从农产品运送到处方药,需要能够识别和响应各种障碍物,包括姿势不寻常的行人、动物、被遮挡和背光的行人,以及挖掘机等不常遇到的车辆。然而,这些标签并不存在于其训练数据的基本事实中。该公司的内部工具只能识别有限数量的场景,达不到对其自动驾驶车辆进行全面训练所需识别和标记的数千张图像。
关于客户
Nuro 是一家位于加利福尼亚州山景城的机器人公司,旨在通过机器人技术改善日常生活。该公司的定制电动自动驾驶汽车旨在将人们需要的东西(从农产品到处方药)直接送到他们的家中。 Nuro 的 R2 机器人是美国交通部批准用于商业交付的第一款完全自主、零乘客的道路车辆。该公司与达美乐和联邦快递等品牌合作,并为德克萨斯州、亚利桑那州和加利福尼亚州的社区试点了自主、环保的本地送货服务。 Nuro 制造纯定制车辆的方法使其能够优先考虑针对骑自行车者和行人等弱势道路使用者的安全创新。
解决方案
Nuro 求助于 Nucleus,该工具使公司的感知团队能够协作并识别训练数据中的安全关键边缘情况。 Nuro 的目标是将其训练数据集的很大一部分摄取到 Nucleus 中,以便以最少的努力或机器学习团队的干预从大量收集的数据集中识别这些罕见的边缘情况。 Nucleus 的对象自动标记和数据管理工作流程使机器学习工程师能够使用一致的平台来执行建模任务。 Autotag 使用户能够选择某个类别的未标记图像,然后使用内部模型及其特征向量,提供一组相似的图像,适合发送出去用新的类别标签进行标记。这使得团队能够在短短几天而不是一周的时间内整合新发现的边缘情况并重新训练新模型。
运营影响
  • With the help of Nucleus, Nuro has been able to tackle the ever-growing long tail of rare scenarios in their training data. The company's Perception Team now maintains an impressive dataset at a scale of over 500 million images. By holding the amount of labeled data fixed for supervised learning, they've been able to handle more and more edge cases, such as avoiding collisions with large birds. Nuro intends to continue to scale up the size of its dataset that it curates with Nucleus, preparing the perception team to target any new edge cases that may appear. Future training data will likely include changing environmental conditions and identifying actions, such as the hand-wave of a pedestrian. This has allowed Nuro to improve the safety and efficiency of their automated deliveries with fewer human interventions required.
数量效益
  • Nuro was able to identify 1000+ images of pedestrians in unusual postures with Nucleus, compared to ~60 with their internal tool.
  • Nucleus helped Nuro identify 400+ images of animal cases, compared to ~50 with their internal tool.
  • With Nucleus, Nuro was able to identify 500+ images of occluded and backlit pedestrians, compared to 10-20 with their internal tool.

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