ADAS/AD 개발, 검증을 위한 실측 데이터 주석화 솔루션

understand.ai

자율주행차와 같은 제품에 AI기술이 접목되기 위해서는 머신러닝을 위해 적합한 데이터(right data), 적합한 품질의 데이터(right quality), 적절한 양의 데이터(right quantity)가 필요합니다. understand.ai에서는 고객이 필요로 하는 개발 및 검증 환경에서 가장 최적화된 가공 데이터를 활용할 수 있도록 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다.


<데이터 파이프라인>

데이터를 수집한 이후에는 검증을 위한 데이터 가공 또는 머신러닝을 위한 데이터 추출 등의 과정이 필요하며, 이를 위해 understand.ai에서는 각 단계별로 솔루션을 제안하고 있습니다.

Data Anonymizer (익명화)

유럽의 GDPR 규제와 같이 영상으로 취득된 데이터에서 개인 정보를 식별할 수 없도록 처리해주는 기능

Data Selection (추출)

대량으로 취득된 데이터를 특정한 조건(날씨, 상황 등)에 따라 추출해 내는 기능

Data Annotation

취득된 2D, 3D 데이터를 의미 있는 단위(예:자동차, 트럭, 보행자 등)로 구분하고 속성 정보를 입력하는 기능

Scenario Generation(시나리오 생성)

실차 데이터를 기반으로 다양한 시나리오를 생성하여 풍부한 데이터를 기반으로 검증할 수 있도록 해 주는 기능

Data Anonymizer

영상 데이터를 취득하는 것이 쉬워짐에 따라 개인 정보 보호에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. 대표적으로 유럽에서는 GDPR 규정을 통해 영상에서 개인을 특정할 수 있는 데이터가 사람에게 노출되지 않도록 규제하고 있습니다. understand.ai는 영상의 취득 단계에서 익명과 기능이 적용되도록 지원하고 있습니다.

Data Anonymize(익명화)

영상 데이터의 각 프레임에 개인을 식별할 수 있는 정보(얼굴, 차량 번호판 등)을 자동으로 Blur 처리하는 기능

특장점

고신뢰성의 익명화 처리 알고리즘

ㆍ다양한 프로젝트 경험을 통해 익명화 알고리즘을 검증했으며, ‘A’사와 진행한 프로젝트에서 약 99.9%의 번호판 식별을 한 사례가 있습니다. 높은 신뢰성의 알고리즘은 전반적인 작업 효율을 향상 시켜줍니다.

Data Selection

누적된 대용량의 실차 데이터 중 특정 환경에 대한 검증이 필요한 경우 Query를 사용하여 필요한 데이터만 검색할 수 있는 기능입니다.

데이터 추출 기능

검색하고자 하는 특정 환경에 해당되는 데이터만 추출해 내는 기능(예) 날씨 : 맑은 날, 비오는 날 / 상황 : 교차로, 고속도로 등

데이터 분석 기능

각 프레임에 포함된 데이터를 분석해 주는 기능. 해당 기능을 통해 검증을 위해 필요한 적절한 데이터를 추출 할 수 있음 (예)자동차 수 ,보행자 수 등

특장점

재현이 어려운 예외 상황(edge case) 검색 가능

ㆍ일반적으로 잘 발생하지 않는 특수 상황에 대해서 검증을 하고자 하는 경우, 원하는 데이터만 추출하여 테스트할 수 있습니다.

개발 / 검증 시간 단축

ㆍ개발자/QA에서 검증하고자 하는 특정 환경에 대해서만 시뮬레이션 할 수 있으므로 불필요한 테스트 시간을 단축할 수 있습니다.

Data Annotation

자율주행 알고리즘 개발 및 검증을 위해서는 다량의 학습용 데이터가 필요하며, Understand.ai에서는 일관성 있는 Annotation 데이터를생성할 수 있게 지원하여 머신 러닝에서 요구되는 잘 가공된 데이터를 만들 수 있도록 도와줍니다.

제품 기능

2D Polyline

2D 영상 기반의 라인 주석화(예 : 차선, 가드레일 등)

2D 바운딩 박스

2D 영상 기반의 객체 주석화(예 : 자동차, 보행자, 표지판 등)

Pixel segmentation

정밀한 객체 구분을 위한 픽셀 단위 주석화

3D 바운딩 박스

3D 정보(LIDAR) 기반의 객체 주석화(예 : 자동차, 보행자등)



특장점

입력시간 단축

ㆍ최대 70%의 annotation 자동화 기능을 통해 데이터 생성 시간을 단축하고, 결과적으로는 전체 프로젝트 일정을 단축할 수 있습니다

고품질의 Annotation 데이터 제공

ㆍunderstand.ai에서 작업한 annotation 결과물에 대해서는 자체 검수 프로세스를 통해작업된 데이터에 대해 일정 수준의 품질을 보장하고 있습니다. 충분한 사전 협의를 통해 기대하는 annotation 결과를 얻을 수 있도록 지원하고 있습니다.

Scenario Generation

자율주행 알고리즘 검증을 위해서는 다양한 상황에 대한 테스트가 필요합니다. 이를 위해서 사람이 직접 시나리오를 제작할 수는 있지만, 이 방법에는 많은 작업 공수가 요구되며 시나리오의 다양성에 제한이 있습니다. Understand.ai에서는 실차 환경에서 취득된 영상을 기반으로 다양한 시나리오를 생성하는 솔루션을 제공합니다.

제품 기능

Scenario Generation

실제 상황을 기반으로 한 시나리오에서 각 객체의 행동 모델을 변형하여 가능성 있는 다양한 시나리오를 생성(예) 복잡한 도로 상황에 서 있는 보행자의 다음 행동을 다양한 시나리오로 생성

특장점

풍부하고 다양한 테스트 시나리오 지원

ㆍunderstand.ai에서는 많은 edge case 확보를 위해 다양한 경로를 통해서 영상 데이터를 취득하고 있으며, 취득된 데이터를 기반으로 의미 tl는 시나리오를 생성하여 제공합니다

단일 카메라 영상만으로 시나리오 생성 지원

ㆍHD Map이나 LiDAR 등의 데이터를 같이 제공할 필요 없이 카메라 영상만으로 시나리오 생성이 가능하기 때문에, 전 세계의 실차 데이터를 비교적 쉽게 활용할 수 있습니다

제 품문 의
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