Annotation des données pour la mobilité urbaine
Il s'agit des diverses formes de déplacements quotidiens et récurrents au sein des établissements urbains ou citadins. Ils comprennent les différents moyens de transport. Il exclut les mouvements qui dépassent les frontières de ce cadre urbain particulier. Les avions et les bateaux sont des exemples de ces moyens de transport exclus.
L'annotation des données est le processus qui consiste à annotation ou à annoter diverses formes de données ou de contenu telles que des images, du texte, des fichiers audio ou vidéo. Cela permet aux modèles d'apprentissage automatique de les reconnaître et de faire des prédictions.
Les annotations de texte font référence à annotation des données qui mettent en évidence des textes spécifiques tels que des phrases ou des mots-clés. Dans certains cas, il s'agit également de annotation des sentiments des mots et des textes. Des mots tels que "excité" sont utilisés pour entraîner des machines à analyser ou à reconnaître le sentiment qui les sous-tend.
L'annotation d'images est l'action d'annoter une image dans un modèle d'entraînement dans le but d'entraîner les modèles de machine. Le processus d'annotation d'images commence par une annotation manuelle où les images sont annotées. Elles sont ensuite traitées par un modèle d'apprentissage automatique.
Il s'agit du processus de capture de diverses images dans une vidéo, à l'aide de lignes annotées image par image. Cela permet aux machines de reconnaître facilement les objets en mouvement.
Il s'agit de classer les composantes sonores provenant, entre autres, des personnes, des animaux et de l'environnement. Elle implique également l'identification de l'origine des sons. Elle est très utile pour le traitement du langage naturel, les boîtes de dialogue et les assistants virtuels. La traduction texte-parole en est un exemple.
Il s'agit de annotation ou d'annoter des endroits "clés" sur des images particulières à l'aide de points. Par exemple, lors de l'annotation d'un visage humain, la bouche, les yeux, les oreilles et d'autres caractéristiques faciales uniques font partie des points clés à annoter ou à annoter. Cela permet aux modèles d'apprentissage automatique de reconnaître les visages humains, comme dans le cas du déverrouillage facial. Il est également utilisé pour reconnaître les sentiments exprimés.
Les véhicules automatisés font un usage intensif des annotations de vidéos et d'images. Les capteurs calibrés utilisés permettent aux véhicules d'effectuer facilement des interprétations visuelles des images, qu'elles soient en mouvement ou statiques.
L'arrivée de l'ANPR a apporté un niveau de vigilance et de précaution sur les routes. Il est un fait que 90% des accidents de la route sont dus à des erreurs humaines. La capacité des systèmes ANPR à capturer les plaques d'immatriculation ainsi que les véhicules simplement en reconnaissant la façon dont ils sont manipulés par les conducteurs incite les conducteurs à faire preuve de discipline. La sécurité routière des piétons s'en trouve renforcée.
L'utilisation d'annotations vidéo permet de surveiller les véhicules qui entrent ou sortent d'une place de stationnement et, en outre, d'enregistrer la période de stationnement d'un véhicule. Ce système de surveillance permet de trouver ou de sanctionner facilement les conducteurs qui ne respectent pas les règles.
Une technologie récente utilise des outils d'annotation pour détecter les schémas météorologiques et climatiques. Ces prévisions aident spécialement les industries à savoir quand minimiser ou maximiser leurs opérations. Les piétons sauront quand utiliser des imperméables ou des parapluies lors de leurs déplacements à pied. Les conducteurs commerciaux sauront quand prendre des passagers à certains endroits de la communauté et quand mettre le mouvement en attente.
Les embouteillages sont devenus courants dans les villes, car les citadins continuent d'acheter des voitures. La situation de migration rurale-urbaine dans presque toutes les régions signifie un boom de leurs populations. À mesure que les gens gagnent leur vie, ils préfèrent se procurer leur propre moyen de transport, s'ils en ont les moyens, plutôt que de prendre les transports publics. Cela conduit à l'augmentation de l'utilisation des véhicules sur les routes, ce qui entraîne ces embouteillages.
En général, la capacité en sièges des véhicules commerciaux est supérieure à la demande.
L'Organisation mondiale de la santé estime que 4,2 millions de décès surviennent dans le monde en raison de la pollution atmosphérique, qui résulte elle-même de nombreux facteurs, notamment de l'activité humaine. Parmi les causes naturelles, citons la poussière et les éruptions volcaniques. Toutefois, les principales causes de pollution atmosphérique en milieu urbain sont les déchets industriels des usines. Les usines utilisent beaucoup de produits chimiques toxiques dans leurs activités. L'utilisation de combustibles fossiles (y compris le bois de chauffage, le charbon de bois et les poêles à kérosène) pour cuisiner est une autre menace. C'est une cause majeure de maladies cardiovasculaires et respiratoires.
Les caractéristiques des véhicules automatisés et semi-automatisés ont contribué de manière très utile à faire face à la mobilité urbaine.
Étant donné que de nombreux véhicules automatisés dépendront de l'électricité pour fonctionner, ils permettront à long terme d'éviter ou de réduire la menace de la pollution atmosphérique produite par les véhicules normaux.
Il dispose également d'un régulateur de vitesse adaptatif capable de détecter la circulation en sens inverse et de régler automatiquement la vitesse à laquelle le véhicule est censé se déplacer. Il s'agit d'une fonction remarquable qui permet d'éviter les dangers imprévus.
La fonction d'aide au stationnement en marche arrière des véhicules automatisés utilise des caméras installées à l'arrière des véhicules. La caméra est alors capable de projeter une vue grand angle des environs sur le tableau de bord du véhicule. Dans certains cas, la trajectoire projetée du véhicule est marquée au fur et à mesure que le volant tourne. C'est très utile dans les situations où les manœuvres de stationnement sont compliquées.
Le système de détection et de télémétrie par la lumière (LIDAR), grâce à l'utilisation de lasers, est capable de créer une carte en 3D de l'environnement autour d'un véhicule automatisé de manière rapide et précise, ce qui aide le véhicule à se préparer à l'avance.
La reconnaissance des panneaux de signalisation est capable de reconnaître les différents panneaux de signalisation sur les routes et ce qu'ils représentent. Il s'agit notamment des panneaux indiquant "Interdiction de faire demi-tour", entre autres. Il les affiche ensuite au conducteur à l'aide d'un écran situé sur le tableau de bord. Il utilise une caméra orientée vers l'avant, située derrière le pare-brise, dans le seul but de trouver et de lire les panneaux de signalisation.
Les systèmes de freinage d'urgence automatique utilisent des caméras pour appliquer la classification des scènes afin d'identifier une collision imminente. Dans cette situation, il ralentit automatiquement le mouvement du véhicule en appliquant ses freins.
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