Verkehrszeichenerkennung / Patent MobilEye

Ich habe den Eindruck wir 4 hier sind ohnehin der gleichen (Grund) Meinung.

Der Rest geht wohl in der Unschärfe des geschriebenen Wortes / vereinfachter Darstellungen unter. Am Handy tippe ich ungern seitenlange Abhandlungen :upside_down_face:

Eigentlich gings mir im anderen Thread eher darum, darzulegen, dass wir uns im Kreis drehen und das Thema immer und immer wieder neu durchgekaut wird…

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Der @Mathie hat weitgehend recht. Lest den Post vom @Mathie. Nur bei den Lizenzen möchte ich nur ergänzen, dass die ML Methode nicht unter das MobilEye patent fällt, weil das Verfahren patentiert wurde und bei ML eben ein komplett anderes Verfahren verwendet werden würde. Das wäre aber schlussendlich durch Anwälte und Richter zu klären.

Meine Rede :wink:
(Die 20 Zeichen nerven)

Wieso kennt Tesla dann nicht die zulässige Geschwindigkeit und aktualisiert die Daten nicht selbst nach mehreren Jahren. Ich habe Straßen die seit Jahren existieren und noch mit 30 oder 50 angegeben? Tesla trainiert andere Dinge mit ihrer AI

Blick in die Glaskugel:
Tesla wird eigener Kartenanbieter. Durch den Neuschrieb der AP Software können sie demnächst die Umgebung auf Zentimeter genau erfassen und kartografieren.

Inklusive Schilder, StreetView und 3D …

Haha, ihr seid ja echt Träumer…

Warum Tesla die zulässige Geschwindigkeit nicht erkennt?

Weil Tesla die Zeichen noch nicht lesen kann und die Angaben im Kartenmaterial unzuverlässig sind. Wie in allen anderen Navis auch.

Weil Tesla möchte, dass das Auto sie selbst erkennt und in Beziehung zum Bekannten setzt, genau, wie wir es machen. Das ist AI und die braucht einfach Zeit und Geduld zum Lernen. Strassen vermessen, Datenbanken damit füttern und das Auto damit fahren lassen, machen die Anderen. Wem das nicht behagt, ist bei Tesla nicht gut aufgehoben, nicht nur mit dem Autopilot, auch mit der ständigen Iteration, Wandel als Programm, das muss man auch alles aushalten und mitmachen :thinking:

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Ich bin der festen Meinung Tesla kann schon jetzt sämtliche Verkehrszeichen erkennen. Wer seine grauen Zellen etwas bemüht und Teslas KI-Entwicklung aufmerksam verfolgt, wird leicht erkennen warum das absolut logisch ist.
Die Ki wird trainiert für das Erkennen ALLER Verkehrszeichen, nur dann ist autonomes Fahren möglich. Wenn ich immer wieder lese, wie Leute auf der Erkeennung von Geschwindigkeitszeichen rumhacken, sehe ich sofort die haben die Problematik nicht verstanden. Die KI erkennt z.B. Stopschilder und Ampeln, das ist wesentlich komplexer als „simple“ Geschwindigkeitsschilder. Es dürfte jeden einleuchten, das man einen generellen Ansatz zur Verkehrszeichenerkennung programmiert und nich jedes einzelne Verkehrszeichen mit einem eigenen Algorithmus. Das Erkennen ist auch nur die Hälfte der Lösung. Letztendlich bedingt jedes erkannte Verkehrszeichen seine eigene Reaktion des Autos. Das hat Tesla bei der Geschwindigkeit schon in der Tasche. Sie reagieren schon auf Geschwindigkeitsschilder (nur eben auf die kartenbasierten). Anders sieht es bei Zebrastreifen aus. Mir ist nicht bekannt, dass ein Tesla da irgend eine Reaktion zeigt. Das mus alles noch durch die KI. Also wird es noch dauern. Leider, aber das wir relaiv schnell besser.

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Habe gestern einen e-208 Probe gefahren. Der kann Schilder nicht nur erkennen, sondern auch die Geschwindigkeiten nach Betätigung einer Taste übernehmen… Und nicht aus Karten lesen, sondern per Kamera.

Ich will auch gar nicht die anderen Hersteller diskreditieren. Jeder, der einen Beitrag zu erhöhter Sicherheit im Strassenverkehr leistet, ist willkommen.
Nur mir genügt das nicht für das Ziel autonomes Fahren.
Und wenn ich jetzt ein trotziges Kindergartenkind wäre, würde ich fragen: … und kann der auch Stoppschilder und Ampeln erkennen? Spässchen - verstehe dein Argument vollkommen und bin ja auch nicht happy, dass das bei Tesla nicht klappt, zumal es so „simpel“ ist.

Jetzt mal im Ernst. Wer sich die Videos angesehen hat sollte wissen wie die KI läuft. Es werden Bilder gesammelt, die KI wird trainiert um die Unterschiede zu erkennen. Bei Verkehrszeichen eben das Zeichen erkennen, plus Zusatzinformaion drunter oder drüber, daraus wird ein Algorithmus und dieser wird als CODE wieder in die Flotte gespielt. Nun muss das Auto die Videoströme abgreifen, analysieren und sehen ob es mit dem Algorithmus dieses Pattern wieder erkennt und daraus resultiert eine Reaktion. Diese Reaktion muss im Kontext angepasst werden. Es muss auch eine Reaktion vorhanden sein wenn man einen Bereich verlässt nachdem man etwas erkannt hat. Das Auto selbst hat keine KI. Es reagiert nur darauf was durch die KI gelernt wurde. Wenn ich in eine 80er Zone fahre und es kommt keine Schild das die 80 aufgehoben sind, wie erkennt das Auto es dann? Es braucht unendlich viele Regeln wenn dann, wenn dann oder etc. Das muss alles auch in CODE geschrieben werden. Und Tesla tastet dich langsam heran. jetzt sind es Stop Schilder und Ampeln, Haltelinien etc. Aber eins macht tesla sicher nicht wie vorher erwähnt, das sie lernen wie andere Teslas durch die Kurve fahren und dieses Verhalten an die Flotte verteilen :slight_smile:

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Der vorgenannte Peugeot kann natürlich auch Zusatzschilder unter dem Geschwindigkeitsschild und auch deren Aufhebung erkennen und berücksichtigen.

Wurde hier schon von Vielen und von mir bemängelt.
Wenn ich sehe, oder glaube zu sehen, oder ich weiß, oder ich glaube
das ich weiß, gleich kommt eine Geschwindigkeitsbeschränkung, dann
sagt die StVO einfach, dass die Geschwindigkeit ab diesem Kennzeichen
gilt und nicht erst 50 Meter später. Gerade die hinterlegten Geschwindigkeiten
sprechen für 1. Wahl, denn die gehen auch bei Nebel oder anderen Sichthindernissen.
Wenn jetzt eine Schildererkennung diese Daten zusätzlich für jeden in (fast) Echtzeit
zugänglich macht, wäre es für mich perfekt. Jede Warnapp für „Gefahrenpunkte“ macht
das so ähnlich, wenn mehrere diesen Punkt melden wird sie „öffentlich“! :innocent:

Weist Du genau woher? Ich sage nicht, daß dem so sei. Aber ich sage, wir wissen über sehr vieles genau NULL. Darüber lohnt das spekulieren einfach nicht, ausser, man muß Zeit totschlagen :wink:

Weil das von Tesla schon mehrfach bestätigt wurde. Das gelernte wird von Tesla erst geprüft. Schließlich will man ja nicht, dass irgendjemand falsches Verhalten anlernt und das über die Flotte verteilt.

Komm, wegen „einem“ Datensatz schreib ich nix an die Flotte… Wenn 1000 da zwischen 90 und 115 fahren und in den Daten steht 80, dann spricht viel dafür, das der Eintrag falsch ist…

Das ist ein bekannter Angriffsvektor für ML Systeme. Du findest das vielleicht nicht relevant, Tesla aber schon. Und ich bin ehrlicherweise darüber froh, dass man dort diese Verantwortung annimmt.

Das wissen wir, weil Andrej Karpathy schon zig Vorträge gehalten hat, wo er die Enwicklung bei Tesla kommentiert und wie der Stand der Technik ist.