ALGORITHMUSTRAINING AUS DER CROWD
INTELLIGENTE BILDSEGMENTIERUNGEN FÜR AUTONOMES FAHREN
Kunde: anonym
Das Auto kommt automatisch, sobald die Wohnungstür abgeschlossen wird. Am Abend zuvor hat es sich selbstständig einen Parkplatz in der Nähe gesucht – ohne menschliches Zutun. Zukunftsmusik?
Autos parken heute von selber ein oder halten automatisch Abstand auf der Autobahn und warnen. Trotzdem sind wir noch weit davon entfernt lediglich Passagiere im eigenen Auto zu sein – auch wenn einige Hersteller bereits vollmundig von „Autopiloten“ sprechen.
Crowd Guru versucht die Zukunft schneller Realität werden zu lassen – mit einer Crowd, die online einen Algorithmus zum autonomen Fahren trainiert.
Unsere eigene mobile Zukunft so unmittelbar und direkt gestalten zu können ist besonders spannend für uns. Bildbearbeitungen wie Tagging oder Kategorisierungen mittels Crowdsourcing sind seit Jahren Standard für uns. Einen Zusammenhang zum autonomen Fahren hatten wir bisher aber noch nicht.“
Björn Rabensdorf, Senior Projektmanager, Crowd Guru
Der Überblick
Das Auto kommt automatisch, sobald die Wohnungstür abgeschlossen wird. Am Abend zuvor hat es sich selbstständig einen Parkplatz in der Nähe gesucht – ohne menschliches Zutun. Zukunftsmusik?
Autos parken heute von selber ein, halten automatisch Abstand auf der Autobahn und warnen, wenn andere Verkehrsteilnehmer den Rückraum beim Ausparken kreuzen. Trotzdem sind wir noch weit davon entfernt lediglich Passagiere im eigenen Auto zu sein – auch wenn einige Hersteller bereits vollmundig von „Autopiloten“ sprechen. In der Realität handelt es sich um pilotiertes Fahren: Es ist immer noch der Mensch, der die Entscheidungshoheit hat und das Fahrzeug permanent überwachen und steuern muss.
Die Aufgabe
Die eigentliche Aufgabe der Crowd kann in zwei Abschnitte unterteilt werden: Zuerst segmentiert sie die Bilder, dann werden sie farblich annotiert. So wird bspw. der Himmel blau, die Straße grau, der Gehweg lila und die Menschen grün. Am Ende steht, je nach Ausgangsbild, ein abstrakt wirkendes Farbenmeer oder ein ziemlich eintönig wirkendes Ergebnis. Jedes Bild wird von den QualitätsmanagerInnen bei Crowd Guru geprüft und ggf. angepasst. Die so finalisierten Resultate werden an den Auftraggeber geliefert. Dieser kann sie umgehend und ohne Einschränkungen nutzen, um seinen Algorithmus zu trainieren.
Die Herausforderung
Crowd Guru versucht die Zukunft schneller Realität werden zu lassen – mit einer Crowd, die online einen Algorithmus zum autonomen Fahren trainiert. Bei dieser Aufgabe arbeiten Menschen und Technik eng zusammen. Die Grundlage bilden tausende, vom Kunden als Inputdaten gelieferte Fotos alltäglicher Verkehrssituationen: überfüllte Kreuzungen, Autobahnfahrten, dichter Stadtverkehr oder auch fast leere Landstraßen.
Die Bilder zeigen Tages- und Nachtzeiten sowie alle vorstellbaren Wettersituationen. Dies ist nötig, um ein möglichst großes Spektrum an Verkehrssituationen abzubilden und der Software so eine große Datengrundlage zu liefern.
Die Lösung
Trotz der Erfahrungen im Bereich der Bildbearbeitungen erforderte die Bildsegmentierung fürs autonome Fahren einige besondere Anpassungen. So wurde eigens für diesen Job eine halbautomatische Vorsegmentierung implementiert: Auf Knopfdruck werden die einzelnen Bildbereiche (Himmel, Autos etc.) grob umrandet. „Wir erleichtern der Crowd so die Arbeit. Die Objekte und Gegenstände auf einem Bild sind viel schneller und einfacher zu segmentieren und zu annotieren. Die Crowd muss dann nur noch kleine Anpassungen durchführen“, weiß Alexander Kindziora aus der Crowd Guru IT, der die Software geschrieben hat. Es kann individuell eingestellt werden, wie kleinteilig oder grob das Bild vorsegmentiert werden soll.
Die Vorteile
Die Kombination aus parallel arbeitender, spezialisierter & qualifizierter Crowd und Softwareunterstützung sorgt für eine individualisierbare, schnelle und effiziente Bildsegmentierung.
Dass solche Aufgaben nicht alleine Algorithmen überlassen werden sollten, liegt auf der Hand: Die menschliche Intelligenz und Vorstellungskraft kann durch künstliche Intelligenz zwar unterstützt, nicht aber ersetzt werden. Gerade bei sicherheitsrelevanten Themen ist es daher sinnvoll, Mensch und Maschine zusammenarbeiten zu lassen. Crowd Gurus Arbeits- und Qualitätsmanagementabläufe sind so eingespielt, dass Auftraggeber wie Crowdworker gleichermaßen vom Ergebnis profitieren.
Das Resultat
Der Service rund um Segmentierung und Annotation wird bei Cowd Guru immer stärker nachgefragt. Immer geht es um Machine Learning und künstliche Intelligenzen. Immer mehr Unternehmen wollen die Vorteile künstlicher Intelligenz nutzen, sind sich aber unsicher, was die Bearbeitung von Inputdaten angeht. Hier helfen wir schnell und effizient mit unserer Crowdlösung.
1,3 Millionen
bearbeitete Bilder
Mehrere Millionen
vergebener Label
50
speziell für dieses Projekt qualifizierte Gurus.
