概述

Luminar.这家自动驾驶汽车传感器公司向CloudFactory寻求3D注解,推出了其首款新产品Hydra。CloudFactory团队完成了复杂的3D图像注释——从人类、动物、空旷的道路到未知物体,都进行了标记。

服务使用

  • 计算机视觉管理服务

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行业

行业
运输

总部

总部
美国佛罗里达州

公司规模

公司规模
251-500.

满足我们的客户

对于自主车辆(AV)行业的公司来说,卓越是唯一的选择。乘客和行人的生命和安全性铰链在高质量的AI计划上,无论他们如何创造困难。Luminar专注于激光雷达(光检测和测距)感知,并且是AV空间中的新兴领导者,这两者都需要更高水平的真正创新卓越。

由于开发市场上最先进的远程感知解决方案的雄心勃勃的目的,这些拓刃人旨在提高反应时间,并提高整个自主车辆系统的安全性,解决了各种各样的自主权。

寻求提供者能够带来技能和注意力的高度复杂的标签工作,包括对象卷,广泛的奇怪性和要求特异性,Luminar将CloudFactory放在测试中。

他们面临的挑战

Luminar的超出视觉范围目标的能力依赖于超精确,扩展的图像注释。由于安全作为推动优先级,质量和一致性不仅仅是标准标准,它们是生命或死亡的命令。

在这条道路之前,Luminar对外包解决方案感到沮丧,这些外包解决方案可以注释大量的数据,但在复杂性和标准的情况下显着错过了标志。所需的复杂性和复杂性对未经训练的资源有着不同领导力的挑战性更具挑战性。最强大的物体检测的熟练程度对视力至关重要,并且没有错误的空间。

这些挑战需要动员训练有素,经验丰富的劳动力,深深致力于每个任务和相关细节的结果。

复杂的需求包括在图像中注释每个单独的元素,无论是否与驾驶员的视图相关。从人类到动物,从空旷的道路到未知的物体——每一个元素都必须解释清楚。

人类识别和响应但是可能对机器有问题的那些奇怪的是,如背景杂波,距离和局部视角梗阻,也被纳入了。此外,Luminar的模型要求对人行道,不可移动的车道,加油站,停车场,树木,树木和标志的物品等物品要求独特的标签要求对每个细节都至关重要。

对此已经复杂的项目的最终要求是Luminar要求在自己的工具中完成工作。许多外包提供商无法适应外部工具和Luminar以采用不足的平台的能力是耗费时间和金钱。

我们与CloudFactory的合作有助于将我们的新产品Hydra推向市场。该平台的高级版本现在包括硬件和软件功能的结合,极大地提高了我们对道路驾驶场景的感知,这对行业来说是全新的。

斯科特雷沃拉
工程总监

我们的解决方案

CloudFactory听到了Luminar的挑战,并理解了实现扩展站点范围目标的必要条件。我们立即意识到任务的复杂性,以及精确的质量要求意味着扩展的学习曲线。拥有一支经验丰富的劳动力队伍至关重要,他们对任务的细节和数量有耐心,善于发现特性,并善于学习新的需求。把教育和管理工作交给没有受过培训和经验不足的人也太冒险了;一个专门的项目经理对于保持Luminar及其CloudFactory团队的一致至关重要。

这一合作关系的成功需要洞察力、专业知识和技能。为了降低风险,CloudFactory推荐了一个试点项目,利用一种敏捷方法,通过强化培训和持续反馈循环优化学习。

在试点项目中,CloudFactory建议采用一种“冲刺”方式来简化持续开发,以解决Luminar特定需求的复杂性,并以更快速、更有意义的速度进行调整。sprint方法的好处是在开发过程中直接从客户那里获得最具生产力的输入。

“设计借用火车的试验计划 - 培训师和Sprint方法是Luminar的智能方法。这提供了一种培训团队的深思熟虑的方式,使他们能够快速评估能力和吞吐量。这一透明度和可访问性的水平取得了所有的差异,“亚当富裕的云台账户主管说。

我们的数据分析师团队收到定制培训,其中包括九套独特的Luminar任务指南。他们开始解构要求,以推动更大的理解,并提高团队适应每个部门复杂性的能力。

团队在一个有时间限制的迭代周期内执行任务,并从客户那里获得可操作的反馈,这允许最广泛的可实现的最广泛的注释,并直接与扩大视野的技术要求保持一致。

“前期培训加上CloudFactory的在线工具套件非常有帮助,这是其他供应商无法提供的。对我们来说,关键是良好的沟通,这一切都帮助我们度过了转换周期,更大程度地降低了风险,并直接洞察和控制了立即的结果,”工程总监Scott Ryvola说。

较短的冲刺与专用项目经理的实时反馈和直接监督证明是非常有效的。随着速度的结果,Luminar对CloudFactory的能力的信心很快就实现了。随着他们的项目经理登记入住,每周减少一次,并重定向有价值的内部灯光资源,以达到其LIDAR扩展视觉范围目标。

结果

具有清晰定义的sprint和目标的敏捷试验方法取得了巨大的成功。通过分析每个部分来适应Luminar定义的边缘情况中的独特需求,确保了一个更有知识和自信的劳动力,并减少了错误的风险,提高了整体质量和吞吐量。

在完成试点计划后,Luminar能够实现实现其目标所需的卓越AI结果。Luminar的工程师开发了一个范围为250米的激光雷达传感器,显着推进了自动车辆空间中可能的安全要求水平。

现在,Luminar已经完全建立了一个专门的员工队伍,经过培训,以支持增长和未来的项目,Luminar正在自动驾驶汽车行业创造新的高度。

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