景联文科技：手势识别如何在自动驾驶中应用，一文告诉你答案

10月18日，华为技术有限公司申请的“一种车辆控制方法及装置”专利获授权。该技术可基于驾驶员的手势操作识别驾驶员的驾驶意图，并根据驾驶意图实现对车辆的驾驶状态的控制。不久前，韩国光州科技研究院研究团队建立了全球最大的L4级自动驾驶汽车手势数据库，用来识别道路上的警察手势或指示杆。

手势识别是自动驾驶技术中主要组成部分。

 手势识别技术的原理

在计算机科学中，手势识别是一个重要议题，其目的是通过数学算法来识别人类手势。手势识别可以源自人身体上任何部位的运动，但一般来源于人的脸部和手部。用户可以使用特定的手势来操作设备，与不接触设备的情况下与其进行交互，使计算机能够理解人类的行为。手势识别的核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。

手势识别在自动驾驶中的应用

手势是一种人类的基本特征，在汽车行驶过程中，驾驶员与汽车中控的交互需要不断抬起胳膊或者长时间举着胳膊来实现对车辆的操控，这很容易造成驾驶员走神，被外界认为是影响驾驶员驾驶汽车的不安全因素之一，而手势识别技术的发展可以较好地解决这些问题，也为人机无接触交互提供了可能。

通过不同的手势，手势交互可以实现接挂电话、控制导航、调节音量、选择歌曲、控制车辆空调、控制车辆座椅等功能，只要车内任何乘客作出相应的手势，汽车就会进行对应的下一步操作。

 

除了车舱内人员的手势之外，手势识别的技术还可用于识别车外人员的动作。比如能够识别路上交警的指挥手势，或者汽车周围骑车的人做出的手势。这可以提升汽车驾驶的安全性。

 

数据标注对自动驾驶手势识别技术的重要性

人工智能的发展离不开数据标注，数据标注作为人工智能行业发展的基石，是促进其发展的重要环节。数据标注的过程就是通过人工贴标签的方式，为机器提供可学习的样本数据，最终使机器可以自主识别数据。

自动驾驶手势识别中运用的算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，就需要用到大量优质的标注数据对其进行训练调优。算法对手势数据集进行深度地分析、训练才能保障机器学习的效果。

景联文科技支持手势识别数据标注服务

景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，提供自动驾驶人机交互场景下的数据采集标注服务。

景联文科技构建了全国27个省市直辖市全球52个国家的数据采集资源网络，拥有丰富的自动驾驶数据采集场景搭建经验。针对智慧座舱中的人机交互场景，支持手势采集。

景联文科技先后建立杭州数据总部，武汉、金华、衡阳等不同省市数据处理分部，采取阿米巴内部竞争管理模式，培养了930人的全职标注团队，对全职采标团队建立完善的人员培训、管理体系，推出整套AI产业人才培养解决方案，分别开通理论课程、实训课程、结业考试等培养项目，通过理论与实践相结合为行业输送高素质数据标注员。全职标注团队中90%以上标注员能够胜任自动驾驶相关的高难度门槛标注项目。自建标注平台，针对智慧座舱中的人机交互场景，支持手势标注；通过智能化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，能够有效提高人机协作效率扩大产能，及时调整标注方案做好逾期风险管控，准确把控数据质量问题，为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力，节省企业的时间和开发成本，实现人力驱动向技术驱动的重要升级。

 

案例

手势图像标注

需求：标注手势图片共计2w+张

景联文科技为需求方配备多次执行过自动驾驶手势标注项目的项目经理和商务人员对接服务，针对项目出现需求临时变更的情况，商务、项目团队和平台研发团队随时响应标注规则和标注工具调整需求，在项目初期提前部署，提前开始，确保数据提前交付并确保标注准确率。

 

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