Die in autonomen Fahrzeugen verwendete Technologie basiert stark auf der Objekterkennung, damit die Fahrzeuge ihre Umgebung beobachten und verstehen können. Um eine präzise Objekterkennung in Echtzeit zu erreichen, spielt die Optimierung eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Intel oneAPI zur Verbesserung von Objekterkennungsalgorithmen für autonome Fahrzeuge verwendet werden kann.
Was ist Objekterkennung für autonome Fahrzeuge?
Die Objekterkennung ist eine entscheidende Technologie für autonome Fahrzeuge, die es ihnen ermöglicht, die Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Dabei geht es darum, verschiedene Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Verkehrsschilder in Echtzeit zu erkennen und zu lokalisieren. Durch die genaue Identifizierung von Objekten können autonome Fahrzeuge fundierte Entscheidungen treffen und sicher navigieren. Objekterkennungsalgorithmen nutzen Deep-Studying-Techniken und große annotierte Datensätze, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Diese Technologie ist von grundlegender Bedeutung für die Weiterentwicklung des autonomen Fahrens, verbessert die Verkehrssicherheit und ebnet den Weg für eine Zukunft mit intelligenten, selbstfahrenden Fahrzeugen.
Wie kann Tensorflow verwendet werden?
TensorFlow bietet eine stabile Grundlage für die Erstellung hochpräziser Objekterkennungsmodelle, die für autonome Fahrzeuge unerlässlich sind.
Moderne Deep-Studying-Architekturen wie Sooner R-CNN, UNET, SSD oder YOLO können von Entwicklern verwendet werden, die TensorFlow verwenden, um Objekte in Echtzeit zu identifizieren und zu verfolgen.
Tensorflow bietet eine anpassbare Architektur, sodass Designer Objekterkennungsmodelle ändern und verbessern können, um sie an die Anforderungen autonomer Fahrsituationen anzupassen. Das Framework bietet eine breite Palette an Instruments, APIs und vorab trainierten Modellen, die den Entwicklungsprozess erheblich vereinfachen.
Wozu dient Intel OneAPI?
Intel OneAPI ist ein einheitliches Programmiermodell, das es Entwicklern ermöglicht, Code zu schreiben, der auf einer Reihe von Intel-Hardwarearchitekturen effizient ausgeführt werden kann. Es bietet einen Standardsatz an APIs, Bibliotheken und Instruments, der den Optimierungsprozess vereinfacht und die Leistung steigert. Um ihre Anwendungen zu optimieren, können Entwickler mithilfe von OneAPI Intel-CPUs, GPUs, FPGAs und andere Beschleuniger verwenden.
Prozessablauf
- Verwendeter Datensatz: Cityscrapes-Datensatz
Cityscapes ist eine groß angelegte Datenbank, die sich auf das semantische Verständnis städtischer Straßenszenen konzentriert. Es bietet semantische, instanzweise und dichte Pixelanmerkungen für 30 Klassen, gruppiert in 8 Kategorien (ebene Oberflächen, Menschen, Fahrzeuge, Konstruktionen, Objekte, Natur, Himmel und Leere).
- Vorverarbeitung des Datensatzes
Die Vorverarbeitung umfasst: Herunterladen des Datensatzes, Datenorganisation, d. h. Trennen der Bilder und Anmerkungen, Konvertierung des Datenformats, Größenänderung von Bildern, Aufteilen des Datensatzes, Datennormalisierung usw.
- Trainieren des Tensorflow-Modells
Einspeisen des Datensatzes in das Unet-Modell.
- Anwendung von Intel OneAPI zur Optimierung
Leistungsstarke Profilierungs- und Optimierungstools von Intel OneAPI erleichtern das Erkennen von Leistungsproblemen in Ihrem Objektidentifikationsmodell. Sie können Ihr Modell anpassen, Datenübertragungen optimieren und über algorithmische Verbesserungen entscheiden, indem Sie die Leistungsmerkmale sorgfältig prüfen. Diese Instruments helfen Ihnen, mit autonomen Fahrzeugen die optimale Leistung für Ihre Anwendung zu erzielen.
Intel OneAPI-Technologien implementiert
Intel® Optimierung für Tensorflow
Die Intel-Optimierung kann für Tensorflow zum Trainieren des Unet-Modells verwendet werden.
OneAPI Deep Neural Community Library
Für die Faltungsschicht des Unet-Modells.
Intel® OneAPI Math Kernel Library
Zur Verbesserung des Gefälles.
- Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um das Bild zu analysieren und die Objekte zu identifizieren. Dies würde es dem autonomen Auto erleichtern, die Objekte auf seinem Weg zu erkennen, zu finden und zu zählen.
- Um dies zu erreichen, verwenden wir ein hochmodernes Unet-Modell.
- Wir haben dieses Modell aufgrund seiner hervorragenden Leistung, Effizienz und des einfachen Schulungsprozesses ausgewählt.
Anschließend nutzten wir Tensorflows Implementierung des Unet-Modells mit Intel® AI Analytics Toolkit und Intel Optimization for Tensorflow, um den Trainingsprozess und auch die Leistung des Modells zu beschleunigen.
Abschluss
Die Optimierung der Objekterkennung für autonome Fahrzeugmodelle ist entscheidend für eine präzise Echtzeitwahrnehmung. Intel OneAPI bietet einen umfassenden Satz an Instruments, Bibliotheken und Optimierungen, um die Leistung von Objekterkennungsalgorithmen auf Intel-Hardwarearchitekturen zu maximieren. Durch den Einsatz dieser Technologien können Entwickler erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen erzielen und die Effizienz ihrer autonomen Fahrzeugmodelle verbessern, was zu sichereren und zuverlässigeren selbstfahrenden Systemen führt.
