Intelligenza Artificiale (IA) Utilizzando Tecniche di Deep Learning per Migliorare ADAS

IA Utilizzando Deep Learning per Migliorare ADAS

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno rivoluzionato significativamente il sistema avanzato di assistenza alla guida (ADAS) utilizzando la potenza delle tecniche di deep learning. ADAS si basa pesantemente sul deep learning per analizzare e interpretare grandi quantità di dati ottenuti da una vasta gamma di sensori. Telecamere, LiDAR (rilevamento e localizzazione della luce), radar e sensori ad ultrasuoni sono esempi di questi sensori. I dati raccolti in tempo reale dall’ambiente circostante del veicolo comprendono immagini, video e letture dei sensori.

Incorporando in modo efficace le tecniche di sviluppo dell’apprendimento automatico nella formazione dei modelli di deep learning, i sistemi ADAS possono analizzare i dati dei sensori in tempo reale e prendere decisioni informate per migliorare la sicurezza del conducente e assistere nelle attività di guida, rendendosi pronti per la guida autonoma. Possono anche stimare distanze, velocità e traiettorie degli oggetti circostanti, consentendo ai sistemi ADAS di prevedere potenziali collisioni e fornire avvertimenti tempestivi o intraprendere azioni preventive. Approfondiamo i passaggi chiave delle tecniche di deep learning nel sistema avanzato di assistenza alla guida e gli strumenti comunemente utilizzati nello sviluppo e nella distribuzione dei sistemi ADAS.

Passaggi chiave nello sviluppo e nella distribuzione di modelli di deep learning per ADAS

Preelaborazione dei dati

La preelaborazione dei dati in ADAS si concentra sulla preparazione dei dati raccolti per un’analisi e una presa di decisioni efficaci. Comprende attività come la pulizia dei dati per rimuovere errori e incongruenze, la gestione dei valori mancanti attraverso l’interpolazione o l’estrapolazione, l’affrontare gli outlier e la normalizzazione delle caratteristiche. Per i dati delle immagini, il ridimensionamento garantisce la consistenza, mentre i metodi di normalizzazione standardizzano i valori dei pixel. I dati dei sensori, come le letture LiDAR o radar, possono essere sottoposti a tecniche di filtraggio come la rimozione del rumore o il rilevamento degli outlier per migliorare la qualità.

Eseguendo questi passaggi di preelaborazione, il sistema ADAS può lavorare con dati affidabili e standardizzati, migliorando l’accuratezza delle previsioni e le prestazioni complessive del sistema.

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Selezione dell’architettura di rete

La selezione dell’architettura di rete è un altro processo importante in ADAS in quanto ottimizza le prestazioni, garantisce l’efficienza computazionale, bilancia la complessità e l’interpretabilità del modello, permette la generalizzazione a scenari diversi e si adatta ai vincoli hardware. Scegliendo architetture appropriate, come le reti neurali convoluzionali (CNN) per compiti visivi e le reti neurali ricorrenti (RNN) o le reti a memoria a breve termine (LSTM) per l’analisi dei dati sequenziali, i sistemi ADAS possono migliorare l’accuratezza, raggiungere l’elaborazione in tempo reale, interpretare le decisioni del modello e gestire efficacemente diverse condizioni di guida operando entro limiti di risorse. Le CNN utilizzano strati convoluzionali e di pooling per elaborare immagini e catturare caratteristiche spaziali, mentre le RNN e le LSTM catturano le dipendenze temporali e mantengono la memoria per compiti come la previsione del comportamento del conducente o il rilevamento della sonnolenza.

Preparazione dei dati di addestramento

La preparazione dei dati di addestramento in ADAS aiuta nella divisione dei dati, nell’aumento dei dati e in altre fasi necessarie per garantire un’apprendimento e una performance efficaci del modello. La divisione dei dati consiste nella suddivisione dei dataset raccolti in set di addestramento, di validazione e di test, consentendo alla rete di deep learning di essere addestrata, ai parametri iperparametri di essere ottimizzati utilizzando il set di validazione e alla performance del modello finale di essere valutata utilizzando il set di test.

Tecniche di aumento dei dati, come il ribaltamento, la rotazione o l’aggiunta di rumore alle immagini, vengono utilizzate per migliorare la diversità e la dimensione dei dati di addestramento, mitigando il rischio di overfitting. Questi passaggi migliorano complessivamente la qualità, la diversità e l’affidabilità dei dati di addestramento, consentendo al sistema ADAS di prendere decisioni accurate e robuste.

 

Architetture di Reti e Funzionalità Autonome in ADAS

Processo di addestramento

Il processo di addestramento in un sistema ADAS prevede l’addestramento di modelli di deep learning utilizzando algoritmi di ottimizzazione e funzioni di perdita. Questi metodi vengono utilizzati per ottimizzare le prestazioni del modello, minimizzare gli errori e consentire previsioni accurate in scenari di guida reali. Regolando i parametri del modello attraverso il processo di ottimizzazione, il modello apprende dai dati e migliora la sua capacità di prendere decisioni informate, migliorando l’efficacia complessiva del sistema ADAS.

Rilevamento e tracciamento degli oggetti

Il rilevamento e il tracciamento degli oggetti sono anche una fase cruciale in ADAS in quanto consentono ai sistemi di rilevare le corsie di guida o di implementare il rilevamento dei pedoni per migliorare la sicurezza stradale. Ci sono diverse tecniche per eseguire il rilevamento degli oggetti in ADAS; alcune tecniche popolari basate sul deep learning sono Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN), Single Shot MultiBox Detector (SSD) e You Only Look Once (YOLO).

Implementazione

L’implementazione di modelli di deep learning in ADAS assicura che i modelli di deep learning addestrati siano compatibili con i componenti hardware del veicolo, come un computer di bordo o processori specializzati. Il modello deve essere adattato in modo che possa funzionare in modo fluido all’interno dell’architettura hardware già esistente. I modelli devono essere integrati nello stack software del veicolo, consentendo loro di comunicare con altri moduli software e sensori. Elaborano dati dei sensori in tempo reale provenienti da diverse fonti, come telecamere, LiDAR, radar e sensori ad ultrasuoni. Questi modelli implementati analizzano i flussi di dati in ingresso, rilevano oggetti, identificano segnalazioni stradali e prendono decisioni relative alla guida in base alle loro interpretazioni. Questa elaborazione in tempo reale è fondamentale per fornire avvertimenti tempestivi e assistere i conducenti in situazioni critiche.

Apprendimento e Aggiornamento Continuo

• Apprendimento online: Il sistema ADAS può essere progettato per apprendere e aggiornare continuamente i modelli di deep learning basati sui nuovi dati ed esperienze. Ciò comporta l’incorporazione di meccanismi per adattare i modelli alle mutevoli condizioni di guida, ai nuovi scenari e alle evoluzioni delle esigenze di sicurezza.
• Raccolta e annotazione dei dati: L’apprendimento continuo richiede la raccolta di nuovi dati e annotazioni per addestrare modelli aggiornati. Questo può comportare l’acquisizione di dati da vari sensori, l’annotazione manuale o l’etichettatura dei dati raccolti e l’aggiornamento del flusso di addestramento di conseguenza.
• Ri-addestramento e messa a punto dei modelli: Quando vengono raccolti nuovi dati, i modelli di deep learning esistenti possono essere ri-addestrati o messi a punto utilizzando i nuovi dati per adattarsi a modelli emergenti o cambiamenti nell’ambiente di guida.

Vediamo ora gli strumenti, i framework e le librerie comunemente utilizzati nello sviluppo di ADAS.

• TensorFlow: Un framework di deep learning open-source sviluppato da Google. Fornisce un ecosistema completo per la costruzione e l’addestramento di reti neurali, inclusi strumenti per la pre-elaborazione dei dati, la costruzione della rete e la distribuzione del modello.
• PyTorch: Un altro framework di deep learning open-source ampiamente utilizzato che offre grafi computazionali dinamici, rendendolo adatto alla ricerca e al prototipaggio. Fornisce una serie di strumenti e utilità per la costruzione e l’addestramento di modelli di deep learning.
• Keras: Una libreria di deep learning ad alto livello che funziona su TensorFlow. Offre un’interfaccia user-friendly per la costruzione e l’addestramento di reti neurali, rendendola accessibile anche ai principianti e per il prototipaggio rapido.
• Caffe: Un framework di deep learning specificamente progettato per velocità ed efficienza, spesso utilizzato per applicazioni in tempo reale in ADAS. Fornisce un ricco set di modelli pre-addestrati e strumenti per la distribuzione del modello.
• OpenCV: Una popolare libreria di visione artificiale che offre una vasta gamma di funzioni di elaborazione di immagini e video. Viene spesso utilizzata per la pre-elaborazione dei dati dei sensori, l’esecuzione di trasformazioni delle immagini e l’implementazione di algoritmi di visione artificiale nelle applicazioni ADAS.

In sintesi, l’integrazione delle tecniche di deep learning nei sistemi ADAS consente loro di analizzare e interpretare dati in tempo reale provenienti da vari sensori, consentendo una precisa rilevazione degli oggetti, una previsione delle collisioni e una presa di decisioni proattiva. Ciò contribuisce ultimamente a capacità di assistenza alla guida più sicure e avanzate.