初創(chuàng)公司推視頻處理平臺(tái) 加快處理自動(dòng)駕駛汽車機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)

據(jù)外媒報(bào)道，美國密歇根大學(xué)（University of Michigan）衍生初創(chuàng)公司Voxel51發(fā)布了一款旗艦產(chǎn)品，一個(gè)軟件平臺(tái)，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數(shù)據(jù)。該軟件的目標(biāo)客戶是從事視頻業(yè)務(wù)，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內(nèi)有豐富的數(shù)據(jù)形式，但是由于極具復(fù)雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和搜索。

Voxel51利用其視頻分析平臺(tái)以及開源軟件庫，進(jìn)行視頻識(shí)別，可識(shí)別和跟蹤每一輯視頻中的物體。

該公司原先聚焦于無人駕駛汽車，關(guān)注于道路場景和有關(guān)公共安全的視頻片段。在此類應(yīng)用中，攝像頭是關(guān)鍵傳感器，但是對于人類來說，處理數(shù)據(jù)以供計(jì)算機(jī)分析的過程非常耗時(shí)，更快且自動(dòng)地處理此類數(shù)據(jù)能夠加速研發(fā)更好的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。

對于自動(dòng)駕駛汽車來說，其感知算法基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)而打造，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要在有物體識(shí)別和跟蹤注釋的視頻輯上進(jìn)行訓(xùn)練，例如具有行人、車輛、燈柱、道路標(biāo)志和交通信號(hào)燈等注釋的視頻輯。

在系統(tǒng)得到訓(xùn)練之前，視頻必須先注釋好，通常都是由人類進(jìn)行注釋，因而為機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)是非常耗時(shí)且昂貴的過程。

現(xiàn)在，用戶可使用Voxel51平臺(tái)的AI軟件可加速注釋過程，然后，就能夠搜索特定的視頻內(nèi)容，如遛狗的人。此外，使用開源數(shù)據(jù)庫，與其他獲得數(shù)據(jù)的方式相比，有些用戶就能夠獲得更大的數(shù)據(jù)集。

除了能夠向開發(fā)人員提供強(qiáng)大的AI視頻分析技術(shù)，Voxel51技術(shù)與其他技術(shù)最主要的區(qū)別在于，其是在跨幀的時(shí)空中對視頻進(jìn)行分析，隨時(shí)間變化，捕捉物體的運(yùn)動(dòng)和外觀。換句話說，該技術(shù)關(guān)注的不是像素，而是立體像素。

Voxel51總部位于美國密歇根州安阿伯市，共有15名員工，目前還在招聘中。此外，截至目前，該公司總共籌集了200萬美元的資金。