Sensor- en videoannotatie voor een ADAS-programma in de automotive
Een automotive-technologiebedrijf dat geavanceerde rijhulpsystemen ontwikkelt, had annotatie in groot volume nodig van video van verkeerssituaties en sensordata om perceptiemodellen te trainen voertuigen, voetgangers en wegkenmerken correct te herkennen.
Client snapshot
| Industry | Automotive-technologie en ADAS |
|---|---|
| Region | Meerdere landen, afgestemd op de eisen van de klant voor diversiteit in wegomstandigheden |
| Engagement type | Annotatie van video van verkeerssituaties en sensordata |
The challenge
De klant had een annotatievolume nodig dat ver boven de capaciteit van zijn interne team lag, voor een breed scala aan weg-, weers- en lichtomstandigheden, met nauwkeurigheidseisen die hoog genoeg zijn om een veiligheidsrelevant perceptiesysteem te ondersteunen.
The approach
Jwuma wees getrainde annotators toe om voertuigen, voetgangers, rijstrookmarkeringen en wegkenmerken te labelen in de dataset met verkeerssituaties van de klant, volgens een gedetailleerde annotatiespecificatie, met een beoordelingsladder op meerdere niveaus gezien het veiligheidsrelevante karakter van de toepassing en kalibratie met goudtaken (gold tasks) om labeldrift op te vangen.
Results
De klant schaalde zijn annotatiedoorvoer ver boven de interne capaciteit op, terwijl de nauwkeurigheidsdrempel behouden bleef die het veiligheidsvalidatieproces van zijn perceptiemodel vereist.
Frequently asked questions
Waarom vereist ADAS-annotatie een hoger kwaliteitsniveau dan algemeen beeldlabelen?
Omdat labelfouten rechtstreeks invloed kunnen hebben op een veiligheidsrelevant perceptiesysteem, wat strengere beoordeling en kalibratie vereist dan algemeen annotatiewerk.
Welke wegomstandigheden moeten ADAS-trainingsdata omvatten?
Een gevarieerd scala aan weers-, licht-, wegtype- en verkeersdrukteomstandigheden, omdat een model dat op smalle omstandigheden is getraind slecht generaliseert naar de rest.
Hoe wordt de labelnauwkeurigheid op deze schaal gecontroleerd?
Via escalatie naar beoordeling op meerdere niveaus en goudtaken met bekende antwoorden die aan de annotatiewachtrij worden toegevoegd om drift op te vangen voordat die de geleverde dataset bereikt.
Related case studies
Gezichts- en identiteitsverificatiedata voor een wereldwijd mobiliteitsplatform
Een wereldwijd mobiliteits- en taxiplatform had geverifieerde gezichts- en identiteitsdata uit meerdere regio's nodig om een veiligheidsverificatiesysteem voor chauffeurs en passagiers te versterken, onder strikte eisen voor toestemming en omgang met biometrische gegevens.
Verzameling van egocentrische videodata voor een robotica-AI-programma
Een robotica-AI-bedrijf had video vanuit eerstepersoonsperspectief nodig van mensen die alledaagse fysieke taken uitvoeren, consistent vastgelegd in uiteenlopende omgevingen en met verschillende lichaamstypen, om een belichaamd AI-model te trainen te generaliseren voorbij één laboratoriumsituatie.
RLHF-beoordeling voor een conversationeel AI-model
Een bedrijf voor conversationele AI had een gestructureerde, schaalbare menselijke beoordelingspijplijn nodig om de kwaliteit van chatbotantwoorden te beoordelen voor zijn RLHF-finetuningproces, nadat zijn bestaande ad-hocgroep beoordelaars inconsistente scores had opgeleverd.
Published 2026-10-02 by Jwuma, operated by Corpshore AI. This case study is an anonymized composite representative of the kind of work Jwuma performs in this industry, described by industry, region and engagement type rather than by company name, since this engagement is not yet cleared for public naming. Discuss a similar program at client.corpshore.ai.