20.03.2020

Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

The future of driving is autonomous… But until vehicles reach human-level driving capabilities, AI still has to learn a few things. The Graz-based company AVL is tackling some of these challenges together with the Silicon Valley based technology provider Deepen.AI.
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AVL trainiert die AI mit Deepen AI
(c) Adobe Stock / Monopoly919
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Simply leaning back instead of having to pay attention to traffic: That is the vision of autonomous driving. This is intended not only to make traveling more pleasant for the passengers, but also to make it safer than having one person at the steering wheel, when distractions and human errors are the leading cause of fatalities. Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.

+++How software helps to reduce human driving errors+++

This process takes place in several stages. In the first phase, the object detection must determine where an object is located at all. In the second step, a detected object is then classified: It is determined whether it is, for example, a vehicle, an adult, a child or an animal – because a child behaves differently from an adult, for example. Finally, the system must carry out the so-called „tracking“. This involves analyzing where the object was in the past and where it is now – in order to draw conclusions about where the object will probably be next.

Separating the data wheat from the data chaff

Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car. These sensors produce countless amounts of data – and it is precisely this data that must be correctly classified so that the AI can identify which part of it is relevant to safety and which is not.

This is where the Silicon-Valley company Deepen.AI comes into play. Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz. First results of this cooperation were presented at the CES 2020 in Las Vegas.

PoC with AVL for the future of autonomous driving

Deepen.AI, founded by three former Google employees, is about the aforementioned challenge of providing ADSs a correct understanding of the world surrounding them. To achieve this, AI needs some human help in order to be effectively trained to make correct inferences. That’s why, in addition to its 17 full-time employees, Deepen.AI works with around 250 people in India who clean up the data collected by the sensors and teach AI to recognize things: For example, they mark when the AI has overlooked a side mirror on a car or misclassified objects. „These data analysts clear up doubts that the AI has about some objects,“ explains Mohammad Musa, Co-Founder and CEO of Deepen.AI: „They help with classification and calibration.”

This very deep focus on data integrity is also the context of the PoC developed jointly with AVL. „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL. Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

 „Safety Pool“ as next step after PoC

„Together“ is also the keyword behind the joint goal that the partners want to pursue after the successful PoC. One big challenge affecting the industry is that the various car manufacturers are currently pursuing different paths, each one using its own proprietary approach. „But the industry needs standards,“ says Musa: “That is the basis for everyone to trust the safety of the systems.”

Therefore, „Safety Pool™, (www.safetypool.ai) a project led by Deepen and the World Economic Forum, has the goal to define quantified benchmarks and uniform descriptions of driving situations, which will then serve not only as standards for the industry, but also as a solid backbone to derive consensus-driven safety assessments and frame regulations. This will bring society one significant step closer to benefitting from the revolutionary capabilities of automated driving technologies.

Video-Talk with AVL and Deepen AI

==> Deepen AI

==> AVL Creators Expedition

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(v.l.) Peter Hajek, Monika Köppl-Turyna, Lisa-Marie Fassl und Markus Raunig © Tobias Gärtner

Wie steht es um das Interesse an der Selbstständigkeit in Österreich? Eine Online-Befragung von Peter Hajek Public Opinion Strategies im Auftrag der Stiftung Unternehmerische Zukunft liefert dazu aktuelle Daten. Im Befragungszeitraum vom 22. Mai bis 8. Juni 2026 wurden insgesamt rund 1.500 Personen der österreichischen Wohnbevölkerung im erwerbsfähigen Alter zwischen 16 und 69 Jahren befragt. Die Zahlen zeigen, wie stark das direkte Umfeld die Neigung zum Unternehmertum in Österreich prägt.

Der „Eltern-Effekt“ als zentraler Einflussfaktor

Der zentralste Befund der Untersuchung liegt in der familiären Prägung: Der Wunsch und die konkrete Absicht zu gründen gehen laut den Studiendaten maßgeblich mit der unternehmerischen Tätigkeit der eigenen Eltern einher. Insgesamt geben 20 Prozent der Befragten an, mindestens einen selbstständigen oder unternehmerischen Elternteil zu haben. Laut Umfrage verändert diese Erfahrung die Haltung grundlegend: Während sich ohne unternehmerischen Hintergrund lediglich 27 Prozent der Befragten eine Gründung grundsätzlich vorstellen können, steigt dieser Wert bei Personen mit unternehmerischem Elternhaus auf 47 Prozent.

Noch drastischer unterscheidet sich die konkrete Planung: Bei Befragten ohne unternehmerische Eltern geben derzeit nur 7 Prozent an, innerhalb der nächsten zwölf Monate konkret eine Gründung zu planen. Hat mindestens ein Elternteil ein Unternehmen geführt oder gegründet, springt diese Gründungsabsicht auf 18 Prozent, also mehr als das Doppelte. Das Elternhaus senkt somit laut Studie die subjektiven Hürden von der bloßen Vorstellung hin zur konkreten Absicht.

Eklatanter Mangel an sichtbaren Vorbildern im Alltag

Dass die familiäre Herkunft in den Daten eine so dominante Rolle spielt, deckt sich mit einem deutlichen Mangel an sichtbaren Alternativen im öffentlichen Raum. Laut Umfrage fällt fast der Hälfte der Gesamtbevölkerung (49 Prozent) spontan kein einziger Name einer Unternehmerin oder eines Unternehmers ein.

Unter den Befragten zwischen 16 und 29 Jahren geben sogar 60 Prozent an, niemanden nennen zu können. Werden überhaupt Namen genannt, handelt es sich meist um prominente Großunternehmer wie Mateschitz (13 Prozent), Haselsteiner (5 Prozent), Benko (3 Prozent), Swarovski (3 Prozent) oder Elon Musk (2 Prozent). Greifbare Vorbilder aus dem alltäglichen Leben fehlen in der Wahrnehmung vieler Befragter.

Gleichzeitig zeigt die Erhebung: Wer im unternehmerischen Umfeld aufwächst oder entsprechende Kontakte hat, würde im Falle eines Gründungsvorhabens eine nahestehende Person laut Eigenangabe mit 37 Prozent mehr als doppelt so oft aktiv bestärken wie Personen ohne dieses Umfeld (17 Prozent).

Breiter Ruf nach Wirtschaftsbildung an Schulen

Unterstützung aus dem Elternhaus ist ein wichtiger Faktor, doch soll er laut den Befragten nicht der einzige sein, der über die berufliche Zukunft entscheidet, wie sich aus weiteren Ergebnissen ablesen lässt. 80 Prozent sprechen sich dafür aus, dass Jugendliche bereits in der Schule stärker lernen sollten, wie man Unternehmen gründet oder führt. Zudem hätten sich 75 Prozent selbst mehr praktische Wirtschaftsbildung gewünscht.

Für Markus Raunig, Vorstand der Stiftung Unternehmerische Zukunft, liefern die Befragungsergebnisse deshalb einen klaren Auftrag an die Bildungspolitik. Seine zentrale These formuliert Raunig bei der heutigen Pressekonferenz als Kernversprechen der Stiftungsarbeit: „Unsere Überzeugung als Stiftung lautet: Es darf nicht davon abhängen, was für Eltern oder welches Umfeld man hat, ob man unternehmerisch tätig wird oder nicht.“

Durch praxisnahe Schulprogramme, den Aufbau eigener Medienkanäle zur Veranschaulichung des unternehmerischen Alltags und die gezielte Sichtbarmachung nahbarer Vorbilder soll dieses Herkunfts-Delta geschlossen werden.

Wachstumsorientierte Startups als echter Jobmotor

Aus volkswirtschaftlicher Sicht kommt es jedoch nicht bloß auf die reine Anzahl an Gründungen an, sondern auf deren Qualität, das betont Monika Köppl-Turyna, Direktorin von EcoAustria. Die auch als Vorstandsmitglied der Stiftung agierende Wirtschaftsforscherin hebt hervor, dass vor allem junge, wachstumsstarke Unternehmen als entscheidender Motor für Beschäftigung und Innovation wirken und überproportional viele neue Arbeitsplätze schaffen.

Auf der Pressekonferenz spitzte Investorin und Stiftungs-Vorstandsmitglied Lisa-Marie Fassl die Notwendigkeit einer gesamtgesellschaftlichen Haltungswende zu: „Das einzige, was uns hilft wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben als Standort, ist Innovation. […] Es muss gesamtgesellschaftlich gesehen einfach wieder sexy sein, einen Beitrag zu leisten. Wir leben in einem Land mit einer massiven Vollkaskomentalität, wo man darauf wartet, dass irgendwer etwas für einen richtet.“

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Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

  • Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.
  • Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car.
  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

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Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

  • Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.
  • Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car.
  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
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  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
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  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.