تقنية LiDAR متعددة الوسائط للسكك الحديدية والتعليقات التوضيحية ثنائية الأبعاد
كيف قدم شايب أحد أكثر المشاريع تنوعًا في أنواع التعليقات التوضيحية في مجال الذكاء الاصطناعي للسكك الحديدية - حيث جمع بين صور الكاميرا ثنائية الأبعاد وسحب نقاط LiDAR ثلاثية الأبعاد عبر أكثر من 39 فئة من الكائنات و8 أنواع مميزة من التصنيفات لتشغيل أنظمة إدراك القطارات ذاتية القيادة وأنظمة سلامة السكك الحديدية.
نظرة عامة على المشروع
مع انتقال نظام إدراك القطارات ذاتية القيادة نحو النشر الإنتاجي، احتاج العميل إلى خط أنابيب تعليق متعدد الوسائط واسع النطاق قادر على تصنيف بيئة السكك الحديدية بالكامل عبر كل من صور الكاميرا ثنائية الأبعاد وبيانات سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد بتقنية LiDAR بدقة مكانية متسقة.
قام شايب ببناء خط أنابيب التعليقات التوضيحية متعدد الوسائط من البداية إلى النهاية والذي يغطي 8 أنواع مميزة من التصنيفات، وأكثر من 39 فئة من الكائنات، وأكثر من 25 تصنيفًا لحالة الإشارة عبر أنظمة إشارات H/V و Ks - مما يوفر مجموعات بيانات تم التحقق من صحتها بشكل متقاطع وجاهزة للنموذج من أجل استقلالية السكك الحديدية والذكاء الاصطناعي للسلامة.
الوضع الرئيسي
فئات الكائنات
39+
أنواع التعليقات التوضيحية
8
الولايات الإشارية
25+
أشكال
ثنائي الأبعاد + ثلاثي الأبعاد
التحديات
- طريقة التعامل شرح ثنائي الأبعاد + ثلاثي الأبعاد متعدد الوسائط مع اتساق مكاني تم التحقق منه عبر التحقق المتبادل
- حاشية أكثر من 39 فئة من فئات الكائنات يشمل ذلك الأشخاص والمركبات والبنية التحتية والحيوانات وأشياء السلامة
- تعمل عبر 8 أنواع من التعليقات التوضيحية — صناديق الإحاطة ثنائية/ثلاثية الأبعاد، متوازيات المستطيلات، الخطوط المتعددة، المضلعات
- تصنيفها أكثر من 25 حالة إشارة مميزة عبر أنظمة الإشارات الألمانية H/V و Ks
- تطبيق منطق العتبة الجماعية وإضافة تعليقات توضيحية مستمرة للمسار أسفل عربات القطار
الحلول
مسار التعليقات التوضيحية متعددة الوسائط
قام شايب بتهيئة مسار تعليق متوازي ثنائي الأبعاد باستخدام الكاميرا وثلاثي الأبعاد بتقنية LiDAR مع التحقق المتبادل بين الوسائط. عمل المعلقون في وقت واحد مع كلا مصدري البيانات لضمان الاتساق المكاني، حيث تم تقييم حالات الحجب من بيانات السحابة النقطية فقط بدلاً من الصور ثنائية الأبعاد.
علم الوجود للفئات 39+
غطت أنطولوجيا التعليقات الأشخاص (مع الفئة العمرية، ووسائل المساعدة على الحركة، والدور الوظيفي، ووضع الجسم، وحمل الأشياء، وسمات التشتيت)، والمركبات (الدراجات الهوائية، والدراجات النارية، ومركبات الطرق حسب الفئة الفرعية)، و18 نوعًا من الحيوانات، والبنية التحتية للسكك الحديدية بما في ذلك المسارات، والمحولات، وأعمدة السلسلة، والإشارات، ومصدات التوقف، وجسور الإشارات، وأحذية السحب، وأشياء الاختبار العاكسة.
تصنيف حالة الإشارة
تمّت إضافة تعليقات توضيحية لتصنيف جوانب الإشارات بدقة عبر أنظمة إشارات H/V و Ks، لتغطي أكثر من 25 حالة إشارة مميزة. وقد حدّد المُعلّقون جوانب الإشارة بدقة من كلٍّ من المنظرين الأمامي والخلفي، مُميّزين بين إشارات الضوء وإشارات الشكل عبر أنظمة إشارات السكك الحديدية الألمانية المتعددة.
عتبة الحشد ومنطق المجموعة
تطلّب تصنيف الحشود حدًا أدنى من ستة أشخاص متداخلين قبل الانتقال من تصنيف الأفراد إلى تصنيف المجموعات. واتبعت مجموعات الدراجات ومجموعات الحيوانات نفس منطق الحد الأدنى مع قواعد متسقة للوضع والأنواع داخل المجموعات. وقد ضمن ذلك تصنيف المشاهد عالية الكثافة بكفاءة تشغيلية عالية دون التضحية بالتفاصيل.
شرح المسار المستمر
تمت إضافة علامات توضيحية للمسارات بشكل متواصل حتى أسفل القطارات أو العربات، مع تحديد مناطق التحويل ومحطات التوقف بدقة. تُعد طبقة الاستمرارية هذه أساسية لتخطيط مسارات السكك الحديدية في المراحل اللاحقة ونماذج اكتشاف العوائق.
نطاق المشروع
| نوع مجموعة البيانات | أشكال | الحصص | أنواع الملصقات | الولايات الإشارية | أنظمة |
|---|---|---|---|---|---|
| تصور بيئة السكك الحديدية | تقنية LiDAR ثنائية وثلاثية الأبعاد | 39+ | 8 (مربعات، متوازيات مستطيلات، خطوط متعددة، مضلعات) | 25+ | H/V، Ks |
نتائج
- انشأت خط أنابيب التعليق متعدد الوسائط ثنائي وثلاثي الأبعاد بتقنية LiDAR لإدراك القطارات ذاتية القيادة
- موحدة أكثر من 39 فئة من فئات الكائنات يشمل ذلك الأشخاص والمركبات والحيوانات والبنية التحتية للسكك الحديدية
- تسليم أكثر من 25 تصنيفًا لحالة الإشارة عبر أنظمة الإشارات الألمانية H/V و Ks
- نفذت منطق العتبة الجماعية وتعليقات مستمرة على المسار أسفل العربات
- تم تمكين العميل القطارات ذاتية القيادة، والسلامة، والذكاء الاصطناعي لاكتشاف العوائق خريطة طريق
بشكل عام، ساعد Shaip في تحويل متطلبات إدراك السكك الحديدية متعددة الوسائط إلى مسار تعليق منظم وجاهز للإنتاج - وهو مسار قادر على دعم تشغيل القطارات ذاتية القيادة، والذكاء الاصطناعي لسلامة السكك الحديدية، وأنظمة التعرف على الإشارات مع اتساق مكاني ثنائي وثلاثي الأبعاد تم التحقق منه على نطاق واسع.
تعاملت شركة Shaip مع تعقيدات عملية إضافة البيانات التي يتجنبها معظم الموردين. أكثر من 39 فئة، و8 أنواع من التصنيفات، وأكثر من 25 حالة إشارة، بالإضافة إلى التحقق المتبادل ثنائي وثلاثي الأبعاد - وقدمت كل ذلك ضمن مسار عمل متكامل ومنسق. ونتيجة لذلك، تم تدريب نماذج إدراك السكك الحديدية لدينا بشكل أسرع.
