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自动化驾驶数据争夺战!非结构化数据平台助力自动驾驶场景落地

发布于2022-03-30

在汽车领域内,自动驾驶的市场化程度正在不断加深。然而要想使自动驾驶商业化全面落地,离不开高质量自动驾驶AI数据的支撑。

拥有海量高质量场景数据和高场景覆盖率才能提高行业内竞争力。但是,在实际操作中,大量的高质量场景数据不仅难以获取,而且其后期的储存与管理也是开发过程中不得不提的痛点。

在此背景之下,格物钛数据平台为场景数据的存储、使用与管理提供了新的解决方案。

如下图所示,客户可自选方式上传场景数据至格物钛数据平台,以标签区分不同场景数据。后期需要调用数据时,就可以把场景标签作为筛选条件进行搜索,快速获得所需数据。筛选得到的数据则可以用来进一步调试模型,更好地服务数据处理需求。

一、数据托管

场景数据不仅类别多、内容分散,而且数据量巨大,传统的数据存储方式——使用文件夹存储不同场景数据,让数据的查看以及调用变得愈发困难。格物钛数据平台提供的数据云端托管服务可以全面托管客户的各类数据与信息,不仅能够节省客户的本地存储空间还让信息共享更加安全、灵活和便捷。除本地数据上传外,格物钛数据平台还支持客户通过Python SDK和Open API上传数据,以及通过授权云存储方式管理客户存储在其他云平台的数据。

二、数据管理

针对繁多的驾驶场景以及不同类别的数据,查看和搜索都需要耗费工程师相当的精力和时间。格物钛数据平台不仅能够记录,保存路测数据, 还支持客户通过场景标签或标注标签、属性、或自定义筛选条件来搜索对应场景数据,帮助客户快速获取所需数据,将符合场景的高质量数据用于训练模型,优化模型性能,反哺算法。

格物钛数据平台内置的Pharos可视化组件,支持查看连续帧、融合数据和场景数据可视化,帮助客户从不同维度掌握数据集详情,从而方便对多种数据文件和不同标注类型的数据进行管理。针对数据集版本快速迭代,难以对比版本间差异的问题,格物钛数据平台提供的diff和compare可视化功能,让版本变化和数据差异一目了然。格物钛数据平台更能无缝衔接开发流程,打通数据管道,助力开发者团队实现研发目标。

三、版本管理

如何在解决难以比较数据修改内容、对数据进行并行开发、以及追溯历史版本等痛点问题的同时保障海量数据使用与管理过程中的安全性与灵活性,这无疑是AI研发过程中的棘手挑战。格物钛数据平台的版本管理功可以完美解决上述各项问题。以git的使用方式对场景数据进行版本管理辅以权限管理功能,帮助客户一键追溯历史迭代记录,提升团队协作灵活性,保障数据使用与访问的安全性同时大幅提高团队工作效率,加速AI研发进程。

格物钛数据平台为场景数据的存储、使用与管理提供的新解决方案,未来将会不断优化,为更多的开发者团队提供便利,助力更多自动驾驶产品商业化落地。