数据标注:浅谈自动驾驶中运用到的3D点云标注

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据标注:浅谈自动驾驶中运用到的3D点云标注。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

随着科技的进步,自动驾驶、不断发展,自动驾驶相关车企对3D点云数据标注的需求量逐渐提高。

3D点云标注是一种非常高精度的标注方式,自动驾驶汽车,无人机、农业技术,地图等都使用这项技术。

3d点云标注一个框多少钱,自动驾驶,3d,人工智能,Powered by 金山文档

作为自动驾驶汽车最重要的服务之一,激光雷达在自动驾驶技术中有着非常重要的作用。点云标记在使用深度学习算法时非常重要,因为它需要标记大量的训练数据,且分辨率低,标注过程复杂,这些特性使得激光雷达点云数据标注极具挑战性。

在3D点云标注中,可以通过在每个点标记对象来使用3D框对1cm对象进行标注。激光雷达传感器采用3D 点云标注来检测任何精确的物体,并使其在室外和室内环境中都能被识别。正确利用好的工具和技术,使我们经验丰富且训练有素的员工能够标注任何类型的数据。

语义分割中的3D LiDAR 标注:

点云语义分割用于追踪感知模型可以检测到的任何对象的附加属性,以进行学习过程。这种技术对于自动驾驶汽车非常有效,因为它可以帮助驾驶品区分3D点云地图中不同类型的车道,这种差异化将使他们能够通过且有3D方向的高精度视觉对道路进行标注,从而实现更好、更安全的驾驶。

用于检测车道的激光雷达点云标注:

通过使用多帧检测道路车道并跟踪对象,可以快速标记跨多个顺的移动对象。半自动交互式标注使用完全可定制的标记过程,只需单击一下即可标注任何3D对象。

3d点云标注一个框多少钱,自动驾驶,3d,人工智能,Powered by 金山文档

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3D点云标注服务。在全国建设四大数据标注基地,拥有专业、高素质的全职采集标注团队,多次执行自动驾驶相关数据标注项目,针对定制化程度高、标注情况多而复杂的项目,景联文科技自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制,支持3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。平台还具有自动标注功能,可对图像进行预处理,根据标注结果调整模型进行标注,根据场景灵活配制标注流程,进一步保证了标注精度。

3d点云标注一个框多少钱,自动驾驶,3d,人工智能,Powered by 金山文档

基于自身丰富的3D点云项目标注经验和先进的数据标注工具,景联文科技可以根据客户需求提供相应的数据标注服务,有力突破数据与应用场景之间的边界,支持全面质检、验收和管理,开放甲方验收通道,标注结果支持多种格式在线导出,校对数据,基本实现标注精确率达99%,完成高标注、高质量、快速交付。

由干我们的多级质量检查,我们的服务在业内受到高度青睐。在交付任何激光雷达标注程序之前,我们会根据您提供的基线结合人工判断和自动化来外理程序的质量为您提供数据服务。

景联文科技|数据采集|数据标注

助力人工智能技术,赋能传统产业智能化转型升级文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741610.html

到了这里,关于数据标注:浅谈自动驾驶中运用到的3D点云标注的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 自动驾驶感知——激光雷达基本概念|激光雷达点云|激光雷达的标定

    激光探测及测距系统(Light Detection and Ranging,LiDAR) 激光雷达是一种通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量 的雷达系统 激光波段位于0.5μm-10μm,以光电探测器为接收器件,以光学望远镜为天线。 特点 • 角分辨率、距离分辨率高 • 抗干扰能力强 • 三维坐标、反射率

    2024年02月02日
    浏览(41)
  • 基于ROS的自动驾驶 激光雷达点云物体检测 项目实战

    前言: 基于Apollo的preception与Autoware的lidar_apollo_cnn_seg_detect模块,并详细记录ROS系统上进行实时检测全部流程和踩坑,文章最后附上rosbag和rosbag的制作方法。参考文章:https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/106157761?spm=1001.2014.3001.5502感谢大佬的杰作。 检测效果视频 环境 RTX 2060(

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • 利用 labelCloud 开源工具标注自己的点云数据集为KITTI标注格式教程(支持pcd、bin格式点云)

    先贴地址 github 地址:https://github.com/ch-sa/labelcloud 标注为KITTI格式的复现步骤与操作流程 首先吧pcd格式点云转乘bin格式 克隆代码 环境搭配 打开终端 依次输入下列命令 准备数据:把转换好后的bin格式点云数据放入pointclouds文件夹下 开始使用labelCloud ,进入你下载的地方打开终端

    2024年02月09日
    浏览(36)
  • 单目3D自动标注

    这里介绍两种 Seal:是一个多功能的自监督学习框架,能够通过利用 视觉基础模型 的现成知识和 2D-3D的时空约束 分割自动驾驶数据集点云 Scalability:可拓展性强,视觉基础模型蒸馏到点云中,避免2D和3D的标注 Consistency:时空关系的约束在camera-to-lidar和点到分割这两个阶段得

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • 5.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】2D点云的scan matching算法 和 检测退化场景的思路

    这里实现了基于g2o优化器的优化方法。 图优化中涉及两个概念-顶点和边。我们的优化变量认为是顶点,误差项就是边。我们通过g2o声明一个图模型,然后往图模型中添加顶点和与顶点相关联的边,再选定优化算法(比如LM)就可以进行优化了。想熟悉g2o的小伙伴们感兴趣的话

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • 【单目3D】在自动驾驶中将 2D 物体检测提升到 3D

    单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息,因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中,汽车是具有(大部分)已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验,在传统 2D 对象检测之上

    2024年02月19日
    浏览(36)
  • 51-32 CVPR’24 | 3DSFLabelling,通过伪自动标注增强 3D 场景流估计

    24 年 2 月,鉴智机器人、剑桥大学和上海交通大学联合发布CVPR\\\'24工作,3DSFLabelling: Boosting 3D Scene Flow Estimation by Pseudo Auto-labelling。 提出 3D 场景自动标注新框架,将 3D 点云打包成具有不同运动属性的 Boxes,通过优化每个 Box 运动参数并将源点云 Warp 扭曲到目标点云中,创建了

    2024年04月09日
    浏览(41)
  • 自动驾驶之3D点云聚类算法调研

    总共分为4类 基于欧式距离的聚类 Supervoxel 聚类 深度(Depth) 聚类 Scanline Run 聚类 思路 : 在点云上构造kd-tree, 然后在某个半径阈值(例如0.5m), 则分割为一个实例。 相似算法: RBNN (radially bounded nearest neighbor graph), 2008. CVPR13 Voxel Cloud Connectivity Segmentation - Supervoxels for Point Clouds 3D is h

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • 综述:自动驾驶中的多模态 3D 目标检测

    在驾驶场景中,自动驾驶车辆需要精准高效的感知运算,时刻预测其所处的驾驶环境。 其中,感知系统将各种传感器数据转化为语义信息,是自动驾驶系统的核心和不可缺少的组成部分。 图像具有丰富的语义信息,点云包含深度信息。 两者具有互补特性,可以提高三维物体

    2024年02月03日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包